Entre école obligatoire et formation postobligatoire. Une approche socioculturelle de la trajectoire scolaire pour comprendre les dynamiques d’accrochage scolaire
Bibliographic record
Abstract
Cette contribution propose d’examiner les dynamiques d’accrochage scolaire à travers l’étude de cas d’une élève inscrite durant une année dans un dispositif suisse de soutien à la transition entre école obligatoire et formation postobligatoire. Dans une visée compréhensive et en adoptant une approche psychoculturelle du développement, cette contribution s’intéresse à l’évolution du sens que l’élève attribue à son expérience scolaire et à son orientation vers le dispositif, tout en considérant la trajectoire scolaire et l’environnement de l’établissement dans lesquels sa situation s’inscrit. Les données utilisées sont issues de quatre entretiens semi-directifs menés avec l’élève (trois durant l’année scolaire 2014-2015 alors qu’elle a 16 ans et fréquente le dispositif, et un en 2017 alors qu’elle a 18 ans). Une analyse biographique de la trajectoire révèle d’abord un désengagement scolaire de l’élève, entraîné par la rupture que provoque l’attribution, par l’établissement d’enseignement, d’un profil scolaire faible à ses 12 ans, puis un réinvestissement scolaire durant son année dans le dispositif. De plus, l’étude du sens que l’élève élabore autour de son expérience scolaire durant l’année de transition révèle l’importance de l’élaboration de sens dans l’accrochage scolaire de l’élève.
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 | 0.003 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.016 | 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".