Les élèves à risque de décrochage scolaire : facteurs discriminants entre décrocheurs et persévérants
Bibliographic record
Abstract
Cet article porte sur l'identification des caractéristiques personnelles d'élèves à risque de décrochage scolaire, surtout celles qui permettent de discriminer les décrocheurs des persévérants. Un total de 224 élèves en difficultés graves d'apprentissage ont été rencontrés. Parmi eux, 116 ont abandonné l'école et 108 ont persévéré. L'évaluation comprend des mesures au plan des troubles du comportement intériorisé et extériorisé, la délinquance sociale, les habiletés sociales et le quotient intellectuel. Les résultats indiquent que les élèves persévérants se différencient des décrocheurs par un plus haut niveau d'anxiété, par moins de troubles du comportement et par plus de comportements coopératifs. La combinaison de trois facteurs: troubles du comportement, délinquance sociale et affirmation de soi est associée aux élèves décrocheurs et permet de discriminer les décrocheurs des persévérants.
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 | 0.001 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
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.
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".