La réussite académique à l’université dépend-elle des études supérieures de ses parents ?
Bibliographic record
Abstract
Les étudiants dont les parents n’ont pas fait d’études supérieures, dits étudiants de première génération, ont-ils les mêmes chances de réussir à l’université que les autres étudiants ? Des travaux internationaux montrent que ce n’est pas le cas aux États-Unis, au Canada ou en Belgique. Cependant, cette question n’est pas tranchée en France. Nous étudions donc la réussite des étudiants de première génération en France à partir de quatre enquêtes de l’Observatoire de la vie étudiante menées entre 2006 et 2016. Nos analyses montrent que les étudiants de première génération ont moins de chances de réussir leur première année universitaire que les autres étudiants et que cette moindre réussite s’explique par des caractéristiques scolaires plus défavorables à l’entrée à l’université. De plus, les faibles variations observées entre les différentes vagues d’enquête, alors que le plan réussite en licence a été mis en place dès 2008, montrent que les actions destinées à augmenter la réussite à l’université n’ont pas amélioré la réussite des étudiants de première génération, bien qu’elles semblent avoir augmenté l’accès à l’enseignement supérieur. Il semble que le statut d’étudiant de première génération peut être un critère pertinent pour cibler des actions de prévention de l’échec à l’université sur les publics les plus vulnérables.
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 | 0.034 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.008 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.025 | 0.003 |
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".