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Record W2809873867 · doi:10.71781/24049

Activités parascolaires et décrochage scolaire au secondaire : liens en fonction des dimensions de la participation

2017· dissertation· fr· W2809873867 on OpenAlexaboutno aff
Éliane Thouin

Bibliographic record

VenueOpen MIND · 2017
Typedissertation
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicEducation, sociology, and vocational training
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHumanitiesPhilosophyPsychology

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le présent projet avait comme objectif d’examiner le lien entre la participation à des activités parascolaires (A.P.) et le décrochage scolaire auprès d’adolescents québécois à risque. Différentes dimensions de la participation ont été considérées, telles que la continuité et l’intensité, afin de vérifier si elles modifiaient ce lien. À partir des quelques études menées aux États-Unis sur le sujet, il était attendu que la participation à des activités parascolaires soit associée à un moindre risque de décrocher, surtout lorsque la participation est de meilleure qualité selon un ensemble de dimension, comme une plus grande intensité et une plus longue durée de la participation. Ces hypothèses ont été testées auprès d’un échantillon (n = 545) constitué d’adolescents entre 14 et 18 ans (m = 16.5; ÉT = 0.9) issus de 12 écoles montréalaises et de régions avoisinantes. Des variables de contrôle (ex. : rendement scolaire, niveau d’éducation parental) ont été ajoutées aux analyses de régression logistique en plus de considérer la structure nichée des données et la propension différentielle à être impliqué ou non dans des A.P. Les résultats obtenus démontrent que la participation à des A.P. est effectivement associée à un moindre risque de décrocher (rapport des cotes (RC) = 0.32; 95% IC = 0.17-0.61), mais uniquement lorsque la participation a été maintenue tout au long de l’année. La continuité de la participation s’est ainsi révélée comme une dimension importante, contrairement aux autres dimensions qui n’ont pas démontré de contribution significative additionnelle à mieux prédire le décrochage.

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)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.004
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 score0.362
Threshold uncertainty score0.719

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.004
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0020.001
Scholarly communication0.0020.001
Open science0.0010.002
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0090.000

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.

Opus teacher head0.223
GPT teacher head0.532
Teacher spread0.309 · 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

Citations0
Published2017
Admission routes1
Has abstractyes

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