Quantification du décrochage scolaire au Québec et en France : effets de perspective et jeux d’échelle1
Bibliographic record
Abstract
Cet article analyse les instruments de quantification de l’action publique contre le décrochage scolaire en France et au Québec. Cette comparaison d’une instrumentation replacée dans son contexte national permet de s’interroger sur les effets de perspective engendrés par le recours à une grande variété d’outils de quantification. L’évaluation de l’ampleur du phénomène appelle une démarche multiscalaire : nationale certes, mais indissociablement supranationale et régionale, ou même locale. Il s’avère que les exigences de l’instrumentation statistique se sont déplacées au cours du temps d’une priorité donnée à la comparaison interétatique vers une priorité donnée à l’estimation d’indicateurs régionaux ou locaux en vue de mobiliser et d’outiller les acteurs de terrain. Est ainsi révélé le rôle politique de la variété des définitions (des mises en équivalence), des indicateurs (fréquences ou pourcentages), des échelles d’ordonnancement et seuils de comparaison : ils fournissent in fine des répertoires rhétoriques aux acteurs nationaux et régionaux qu’ils mobilisent tantôt pour accréditer l’urgence d’agir tantôt pour démontrer l’efficacité de l’action entreprise.
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 | 0.010 | 0.022 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.007 | 0.009 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".