Contrer le décrochage scolaire par l'accompagnement éducatif
Bibliographic record
Abstract
L’écriture de ce livre a été guidée par les histoires de sept jeunes ou, plutôt, un moment précis de ces histoires : celui de leur passage dans un organisme communautaire de lutte contre le décrochage scolaire (OCLD). Histoires de jeunes malheureux, meurtris, frustrés, qui ont accumulé abandons, incompréhension, rejets et échecs, dans leur famille et à l’école. Histoires qui reflètent les défaillances d’une diversité d’adultes et d’institutions, voire de la société tout entière. Histoires singulières, mais où se retrouvent des convergences, ces parcours de vie mettant en relief l’ensemble des éléments qui amènent les jeunes à entrer dans la spirale du décrochage. Cette étude de terrain présente la pratique d’accompagnement de trois organismes communautaires de lutte au décrochage scolaire auprès de jeunes en difficulté à l’école secondaire, dans trois régions du Québec (urbaine, semi-urbaine et rurale). De plus, elle met de l’avant le point de vue des jeunes : nonobstant la durée de leur séjour, l’OCLD est devenu un véritable milieu de vie pour ces jeunes, où ils ont établi des relations significatives et où ils ont retrouvé le goût d’apprendre. Convaincus que la connaissance globale et fine des parcours des jeunes est nécessaire et que l’accompagnement se définit comme une rencontre, comme l’établissement d’une alliance symbolique entre sujets, l’auteure et ses collaborateurs s’adressent à tous les adultes qui côtoient des jeunes en difficulté à l’école secondaire afin qu’ils puissent aider ces derniers à s’ouvrir à un meilleur avenir.
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 | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 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".