Identification des raisons de non-fréquentation des centres d’aide en français du postsecondaire au Québec
Bibliographic record
Abstract
frLa maîtrise du français pour les étudiants du postsecondaire est un défi important. Une solution adoptée pour tenter de le relever fut la création de centres d’aide en français (CAF). Depuis le premier, mis en place en 1987 (Fortier et Ménard, 2017), ceux-ci sont maintenant bien établis dans 103 établissements d’enseignement supérieur au Québec. Malgré cela, la maîtrise de la langue demeure problématique et des enseignants rapportent conseiller à des étudiants de solliciter du soutien au CAF, mais plusieurs ne s’y présentent pas. À ce jour, peu d’écrits scientifiques informent sur les facteurs qui sous-tendent la non-fréquentation des CAF et encore moins sur l’utilisation et la perception qu’en ont les usagés principalement visés, soit les étudiants.L’objectif de l’étude exploratoire rapportée ici était d’examiner les raisons de non-fréquentation des CAF. Les données ont été récoltées auprès de collégiens par le biais d’un questionnaire (n = 985) et d’entrevues semi-dirigées (n = 13). Les résultats montrent que les raisons d’ordre organisationnel, surtout relatives à la gestion du temps, sont les plus exprimées, mais des raisons d’ordre individuel, liées aux émotions ressenties, comme la honte ou la peur d’être jugé de façon négative, expliqueraient aussi une grande part d’évitement des CAF. Dans ce contexte, les participants aux entrevues ont exprimé leurs idées de solutions. Ces résultats permettent de proposer des pistes d’intervention mieux ajustées aux besoins des étudiants, de manière à maximiser l’accessibilité et l’utilisation des services offerts dans les CAF.
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 | 0.007 | 0.019 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".