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Record W2216946029 · doi:10.7202/1096944ar

Qualités psychométriques du questionnaire de dépistage des élèves à risque de décrochage scolaire

2023· article· fr· W2216946029 on OpenAlexaffvenueabout
Pierre Potvin, Laurier Fortin, Michel Rousseau

Bibliographic record

VenueRevue de psychoéducation · 2023
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicParental Involvement in Education
Canadian institutionsUniversité de SherbrookeUniversité du Québec à RimouskiUniversité du Québec à Trois-Rivières
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le décrochage scolaire représente un phénomène social préoccupant auquel on accorde beaucoup d’importance parce que de nombreuses conséquences y sont associées. Ce n’est pas un phénomène nouveau, mais ses conséquences se sont accentuées au cours des dernières décennies. Les chercheurs s’entendent pour dire que le décrochage scolaire est un phénomène multidimensionnel résultant d’une combinaison de facteurs de risque interagissant les uns avec les autres. Ces facteurs de risque se retrouvent au plan scolaire, personnel et familial. Durant les 20 dernières années, les travaux sur la compréhension du décrochage scolaire ont foisonné et permis de développer nos connaissances tant sur les caractéristiques des élèves à risque, que sur les différents facteurs prédictifs du décrochage scolaire. Une lacune importante est cependant constatée, à savoir, le manque d’outils de dépistage des élèves à risque de décrochage scolaire. Le but de cet article est de présenter l’ensemble de la démarche du développement et de la validation du Questionnaire de dépistage des élèves à risque de décrochage scolaire. Deux expérimentations ont permis de vérifier les qualités psychométriques du questionnaire auprès d’élèves de 14 et 15 ans, soit l’échantillon 1 composé de 247 élèves d’une école secondaire de la région de Montréal et l’échantillon 2 (756 sujets) provenant de trois écoles des régions de Sherbrooke, de Trois- Rivières et de Québec. Les résultats des diverses analyses démontrent que le questionnaire présente des qualités psychométriques acceptables tant au niveau de la cohérence interne de la stabilité temporelle et de la validité prédictive et conceptuelle.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.010
metaresearch head score (Gemma)0.030
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.010
Threshold uncertainty score0.051

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0100.030
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.001

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.

Opus teacher head0.077
GPT teacher head0.402
Teacher spread0.325 · 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 source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
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

Citations8
Published2023
Admission routes3
Has abstractyes

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