Enseignement supérieur, orchestration de l’accessibilité et stratégies d’accompagnement
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
L’accès à l’enseignement supérieur constitue un enjeu majeur dans un contexte où plus de 46 millions de personnes sont sans emploi et où le chômage des jeunes est élevé, notamment par manque de qualification (OCDE, 2014). Or, si le nombre d’étudiants présentant un besoin éducatif particulier (BEP) a crû dans la plupart des pays de l’OCDE, la réussite universitaire de ces étudiants est bien moindre et la possession d’un diplôme de l’enseignement supérieur ne facilite pas toujours l’accès à l’emploi. Aussi cet article appréhende-t-il les conditions de réussite universitaire et d’insertion professionnelle d’étudiants français présentant un besoin éducatif identifié à l’aune des modes d’orchestration de l’accessibilité promus par les services qui s’adressent à ces étudiants. Il décrit à cette fin les représentations de l’étudiant à BEP véhiculées par les conceptions de l’accompagnement revendiquées par ces services et le rapport à la différence sous-jacent aux dynamiques d’accessibilisation de l’environnement universitaire. Il s’appuie sur une recherche relative aux conditions d’études et d’insertion professionnelle d’un échantillon d’étudiants français présentant un BEP. Cette recherche conjugue la perspective statistique offerte par l’exploitation d’un questionnaire avec l’approche qualitative induite par la réalisation d’entretiens.
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.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.006 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| 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 it