L’engagement scolaire des garçons et des filles : une analyse comparative des résultats de recherches empiriques
Bibliographic record
Abstract
Cette recension des écrits propose une étude comparative de l’engagement comportemental, affectif et cognitif des garçons et des filles à l’école. À partir de plus d’une centaine d’articles et de chapitres de livres recensés dans différentes bases de données (psychINFO, ERIC, Medline, Social work abstract), cet article vise d’abord à définir la notion d’engagement scolaire ainsi que les différentes dimensions qui la composent. Ensuite, il sera question de dresser un portrait des différences de genre documentées dans l’étude empirique du phénomène. À travers les écrits, le portrait de l’engagement scolaire apparaît relativement congruent d’une étude à l’autre et beaucoup plus positif pour les filles que pour les garçons. Le portrait moins reluisant des garçons, surtout ceux issus de milieux défavorisés, demeure toutefois difficile à interpréter. Considérant que le désengagement peut entraîner le désinvestissement progressif des élèves à l’école et, à plus long terme, mener au décrochage scolaire, il convient de prendre très aux sérieux les différences de genre observées, surtout en ce qui a trait à l’apprentissage de la lecture et de l’écriture. Cette recension propose plusieurs pistes de réflexion et insiste sur l’importance d’étudier l’engagement scolaire des garçons et des filles à partir de devis longitudinaux rigoureux, en s’intéressant à l’étude des continuités et discontinuités du développement au cours de la petite enfance, de l’enfance et de l’adolescence.
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 | 0.024 | 0.051 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.011 | 0.017 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.010 |
| Scholarly communication | 0.013 | 0.009 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.016 | 0.002 |
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".