Décrochage scolaire et contexte psychosocial et sociogéographique, processus dynamique de stress et parcours de vie : proposition d’une modélisation
Bibliographic record
Abstract
Le décrochage scolaire est souvent perçu comme le résultat d’une longue accumulation d’échecs et de désengagement scolaires. Bien que cette perspective corresponde à la réalité de plusieurs décrocheurs, elle masque l’importante hétérogénéité des trajectoires menant au décrochage. La recherche suggère par exemple que des élèves choisissent de quitter l’école en raison de difficultés apparaissant plus tard dans leur scolarité, comme l’émergence d’un problème de santé ou de l’intimidation sévère par les pairs. Les trajectoires du décrochage scolaire varient aussi vraisemblablement selon les caractéristiques des milieux au sein desquels les jeunes évoluent (urbains ou ruraux, défavorisés ou nantis). L’objectif de cet article est de présenter un nouveau cadre du décrochage scolaire ancré dans les approches du processus dynamique du stress et des parcours de vie à partir des résultats d’études nord-américaines récentes. Le processus dynamique du stress permet une analyse minutieuse des situations susceptibles de précipiter la décision de décrocher, alors que les parcours de vie situent ces événements dans une perspective plus large, englobant les trajectoires de vies complètes et les contextes macrosociaux comme le territoire géographique.
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 | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".