Un modèle en pistes causales pour appréhender la complexité du phénomène d’accrochage scolaire lors de la transition primaire-secondaire
Bibliographic record
Abstract
Tous les élèves sont affectés d’une manière ou d’une autre par le passage du primaire au secondaire. La recherche suggère que l’échec scolaire constitue un des explicateurs les plus puissants du décrochage scolaire. Le décrochage scolaire est un phénomène multidimensionnel dont les différents facteurs explicatifs sont interdépendants. En plus des facteurs individuels, différentes études ont mis en évidence la relation qui existe entre certaines caractéristiques familiales et le risque de décrochage scolaire : niveau socio-économique, soutien parental, engagement, supervision, valeurs et attentes scolaires sont autant d’éléments issus du monde familial susceptibles d’apporter un éclairage dans la compréhension du décrochage scolaire. Le présent article s’intéresse plus particulièrement à l’étude des perceptions des élèves à l’égard de différents aspects inhérents au milieu familial, à l’école ainsi qu’à différents facteurs de risque associés au jeune durant la période de la transition primaire-secondaire. Il s’agit également de voir comment ces différents facteurs s’influencent mutuellement pour une période scolaire donnée mais aussi de façon longitudinale sur trois années scolaires. Nous recourons à un modèle en pistes causales pour prédire le risque de décrochage scolaire au départ des différents facteurs mesurés. Nos résultats mettent en évidence le rôle central joué par trois variables individuelles dans l’explication directe et indirecte de nos critères : le sentiment du jeune par rapport à l’école et à sa scolarité ainsi que les résultats scolaires. Au vu de nos résultats, il ressort que le comportement social, les méthodes de travail et l’intégration sociale interviennent de façon significative dans le processus d’accrochage scolaire.
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 machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.006 | 0.015 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.006 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.019 | 0.001 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".