Le retour en formation chez les adultes peu scolarisés : un faisceau d'obstacles
Bibliographic record
Abstract
Résumé Cet article approfondit les obstacles à la participation des adultes peu scolarisés à des activités de formation. De nature sociologique et psychologique, ces obstacles se répartissent en quatre dimensions : situation, disposition, information et institution. Les résultats de la recherche émergent d’un corpus provenant de deux sources. Des entrevues individuelles ont été réalisées auprès de personnes peu scolarisées : des participants –personnes qui ont effectué un retour aux études–, des non-participants –personnes qui n’ont jamais effectué de retour aux études après avoir quitté prématurément l’école– et des anciens participants –ceux qui sont retournés aux études mais sans avoir acquis de diplôme. De plus, des groupes de discussion se sont tenus avec des formatrices et des formateurs œuvrant auprès de la clientèle peu scolarisée. Les résultats montrent comment les obstacles de nature dispositionnelle sont craints, notamment par ceux qui n’ont pas effectué de retour aux études. Ces obstacles peuvent s’ajouter à leur situation de vie, à l’information reçue et aux mécanismes institutionnels. L’étude identifie des moyens d’augmenter la participation et l’engagement de ces adultes dans des activités de formation structurées, pertinentes et profitables pour eux.
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 | 0.007 | 0.028 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".