Le Décrochage Scolaire Lors De La Transition Primaire-Secondaire Au Bénin : Une Analyse En Piste Causale
Bibliographic record
Abstract
But : Bien que l’accès à l’enseignement primaire semble acquis en Afrique, une partie des élèves abandonnent encore l’école avant d’avoir terminé le premier cycle du secondaire. Au Bénin, seuls 33 élèves sur 100 qui entrent à l’école secondaire réussissent à terminer le premier cycle en 2020. La plupart d’entre eux abandonnent. Les recherches ont montré que la transition joue un rôle important dans la rétention des élèves dans l’enseignement secondaire. Notre article discute des mécanismes d’interaction des facteurs individuels, familiaux et scolaires dans la transition des élèves béninois entre le primaire et le secondaire. Méthodologie : Il se base sur des données collectées auprès de différents acteurs (élèves, parents, enseignants, directeurs d’école et inspecteurs) dans le cadre du projet Transco. Ce projet fait partie du programme APPRENDRE mis en œuvre par l’Agence Universitaire de la Francophonie (AUF) avec le soutien de l’Agence Française de Développement (AFD). Résultats : Les résultats mettent en exergue le rôle primordial des parents et des enseignants. Ils montrent également la vulnérabilité des élèves de 15 ans et plus face au décrochage lors de la transition primaire secondaire. Contribution unique à la théorie, aux politiques et à la pratique: Notre étude apporte une contribution unique en éclairant les dynamiques complexes entre les facteurs individuels, familiaux lors de la transition entre le primaire et le secondaire au Bénin. Elle fournit des perspectives tant pour la théorie éducative que pour la formulation de politiques publiques, visant à résoudre les taux d’abandon scolaire et à améliorer l’efficacité des systèmes d’éducation secondaire en Afrique.
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 | 0.002 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.016 | 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".