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Record W2535854931 · doi:10.7202/1036172ar

Des étudiants ayant un trouble d’apprentissage associé à un trouble déficitaire de l’attention : possèdent-ils le bagage de stratégies pour réussir à l’université ?

2016· article· fr· W2535854931 on OpenAlexaffvenue
Nathalie Dauphinais, Nadia Rousseau, Lise-Anne St-Vincent

Bibliographic record

VenueÉducation et francophonie · 2016
Typearticle
Languagefr
FieldMedicine
TopicAttention Deficit Hyperactivity Disorder
Canadian institutionsUniversité du Québec à Trois-Rivières
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesSociologyArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

En contexte universitaire, les étudiants en situation de handicap, dont ceux qui présentent un trouble d’apprentissage (TA) et un trouble déficitaire de l’attention (TDA/H), sont de plus en plus nombreux et constituent la plus grande proportion des étudiants ayant des besoins particuliers (AQICESH, 2014; CREPUQ, 2012). Or, leur présence pose de nombreux défis au sein des établissements pour tous les acteurs concernés, en plus de susciter des questionnements relativement à la faisabilité de leur projet d’études. Les étudiants qui ont un trouble d’apprentissage associé à un trouble déficitaire de l’attention possèdent-ils l’éventail de stratégies d’apprentissage nécessaire pour réussir leurs études universitaires? Cette étude de cas multiples vise l’exploration du profil de stratégies d’apprentissage de ces étudiants à leur première année universitaire en vue de définir la connaissance qu’ont ces derniers des stratégies, de même que l’utilisation qu’ils en font. Elle favorise en outre une meilleure compréhension des difficultés rencontrées dans leur parcours par les étudiants en situation de handicap. En plus de poser un regard sur les étudiants, la recherche contribue par ses résultats à démontrer la place de ces derniers à l’université.

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)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.375
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0000.002
Open science0.0000.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0060.001

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 head0.026
GPT teacher head0.290
Teacher spread0.264 · 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; both teacher heads agree on what is shown here.

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

Citations7
Published2016
Admission routes2
Has abstractyes

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