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Record W4385260195 · doi:10.57054/jhea.v15i2.1483

6 - Effet des caracteristiques pre-admissions et de l’experience du systeme universitaire sur la perseverance aux etudes en enseignement superieur : perspective de recherche en Afrique

2022· article· fr· W4385260195 on OpenAlexaff
Jean‐François Kobiané, Éric Frénette, Alexis Salvador Loye

Bibliographic record

VenueJournal of Higher Education in Africa · 2022
Typearticle
Languagefr
FieldNeuroscience
TopicMind wandering and attention
Canadian institutionsUniversité Laval
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

L’enseignement supérieur est considéré comme un moyen privilégié pour former une main-d’œuvre hautement qualifiée visant à assurer le progrès économique et social d’un pays. Romainville et Michaut 2012 ...mais les universités publiques africaines peinent généralement à maintenir les étudiants qui y accèdent . Zagré 2007 Le but de cet article est d’analyser l’effet des caractéristiques pré-admissions (contexte familial, caractéristiques personnelles, expérience scolaire antérieure) et de l’expérience du système universitaire (expériences de classe, ressources universitaires dont les bourses, prêts ou subventions) sur la persévérance aux études en enseignement supérieur au moyen d’une revue systématique des écrits scientifiques selon les neuf étapes proposées par Gough (2007). Malgré différentes opérationnalisations selon les études, les caractéristiques pré- admissions, l’expérience du système universitaire et la persévérance aux études sont interreliées. Une étude a proposé le rôle médiateur de l’expérience du système universitaire dans la relation entre les caractéristiques pré-admissions et la persévérance aux études en enseignement supérieur. Ce rôle se traduit par le fait que celle-ci permet de réduire des inégalités liées aux caractéristiques pré-admissions. L’utilisation de données sur plusieurs années est appropriée pour estimer l’impact longitudinal du rôle médiateur avec un modèle robuste comme celui de Tinto (1997).

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: Qualitative
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.500
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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.

Opus teacher head0.061
GPT teacher head0.383
Teacher spread0.322 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations1
Published2022
Admission routes1
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