Orientation, numérique et pandémie : expériences et points de vue rétrospectifs d’étudiants de licence 1
Bibliographic record
Abstract
L’article porte sur l’expérience de l’orientation du lycée vers l’enseignement supérieur, dans un contexte de réformes éducatives et de pandémie. De l’analyse des données qualitatives et quantitatives recueillies auprès d’étudiants de licence 1, il ressort d’abord que les plateformes numériques mises à la disposition des jeunes sont pléthoriques, jugées utiles mais paradoxalement peu mobilisées, et ne préjugent en rien de la capacité à construire un projet d’orientation. Il ressort ensuite que l’utilisation de la plateforme Parcoursup cristallise les angoisses des élèves et des familles, en lien notamment avec un accompagnement décrit comme essentiellement procédural, un algorithme perçu comme opaque ou encore la crainte de faire des « mauvais » choix. Il ressort enfin que l’articulation entre orientation, numérique et pandémie est particulièrement fragile, les jeunes étant sensibles à un accompagnement personnalisé et en face-à-face. Nos résultats montrent que, dans un contexte donné, l’usage du numérique ne contribue guère au bien-être des jeunes et à la réduction des inégalités d’orientation.
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 | 0.012 | 0.025 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.014 | 0.020 |
| Scholarly communication | 0.013 | 0.011 |
| Open science | 0.001 | 0.009 |
| Research integrity | 0.003 | 0.007 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".