Récits d’élèves du secondaire s’inscrivant dans un processus de résilience scolaire
Bibliographic record
Abstract
Maintes études ont permis de mettre en évidence de multiples facteurs augmentant le risque que l’élève abandonne ses études avant l’obtention du diplôme d’études secondaires (Fortin, Marcotte, Diallo, Potvin et Royer, 2013). Par contre, certains élèves pourtant exposés à ces facteurs obtiennent leur diplôme (Harvey, 2007). Il apparaît ainsi pertinent de se pencher sur les expériences ayant joué un rôle de prévention du décrochage scolaire. L’objectif de cette étude est de comprendre, à partir des processus interactionnels du milieu familial et de la classe, l’expérience d’élèves du secondaire s’inscrivant dans un processus de résilience scolaire. Un devis descriptif qualitatif est utilisé. Des entretiens semi-dirigés ont été menés auprès de 18 élèves s’étant adaptés positivement au cours de la première année du secondaire. Le compte rendu intégral a fait l’objet d’une analyse thématique et d’une construction de récits narratifs. Six processus interactionnels émergeant du discours des participants sont mis en récits. Bien que le discours de plusieurs élèves laisse paraître le fait que les processus interactionnels du milieu familial et de la classe favorisent leur adaptation positive, il semble que l’adaptation de certains soit plutôt due à leur volonté d’atteindre un objectif qu’ils ont eux-mêmes établi.
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 | 0.005 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.007 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 0.001 |
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.
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".