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Record W1969886833 · doi:10.7202/057749ar

La réussite scolaire des filles et l’abandon des garçons : un enjeu à portée politique pour les femmes

2005· article· fr· W1969886833 on OpenAlexvenueno aff
Pierrette Bouchard, Jean-Claude Saint-Amant

Bibliographic record

VenueRecherches féministes · 2005
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicEducation, sociology, and vocational training
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceSociologyPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cet article se situe dans le cadre d'une recherche visant à vérifier les liens entre l'abandon scolaire au secondaire et les stéréotypes associés au sexe, ainsi qu'à identifier certaines pratiques éducatives porteuses de réussite. Dans ce texte, les discours sur le décrochage scolaire sont analysés à partir de la distinction entre la réussite scolaire – la persévérance et la performance -, la réussite éducative, - l'acquisition d'attitudes, de valeurs et de comportements - et la réussite sociale - correspondance entre la formation et la place occupée dans la société avec le pouvoir d'agir sur elle. Les auteur-e-s utilisent les acquis des théories portant sur la reproduction sexuelle et sociale, la socialisation familiale et surtout la socialisation scolaire. Dans certains milieux de l'éducation, l'école secondaire est considérée comme dysfonctionnelle parce qu'elle ne permet pas - momentanément - aux garçons de réussir en plus grand nombre que les filles. On attend de l'école qu'elle reproduise les rapports inégalitaires de sexe, y compris dans les cheminements scolaires. L'article montre comment certains stéréotypes inculqués aux garçons vont à rencontre des exigences de la réussite scolaire alors que les filles ont mis au point des stratégies favorisant davantage la réussite. En conclusion, les auteur/e/s se demandent : Cela suffira-t-il pour assurer aux filles une meilleure réussite sociale ou modifiera-t-on l'école pour la rendre conforme aux exigences du patriarcat?

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.008
metaresearch head score (Gemma)0.005
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Theoretical or conceptual · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.446
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0080.005
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.006
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.460
GPT teacher head0.493
Teacher spread0.032 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designTheoretical or conceptual
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations16
Published2005
Admission routes1
Has abstractyes

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