Les facteurs externes de motivation scolaire des élèves en formation professionnelle
Bibliographic record
Abstract
Le secteur de la formation professionnelle au Québec accueille des élèves aux profils variés en âge, genre, origine, motifs d’inscription et parcours scolaires antérieurs. Plusieurs élèves y éprouvent des difficultés scolaires, sociales, familiales ou psychologiques persistantes susceptibles d’entraver leur apprentissage (Rousseau, Tétreault, Bergeron, et Carignan, 2007) et, de ce fait, leur motivation scolaire. La situation des élèves en FP, et plus encore celle des élèves à besoins particuliers, demeure toutefois méconnue (Gagnon, 2008). Les milieux scientifiques et professionnels disposent donc de peu de données quant aux perceptions que les élèves entretiennent à l’égard d’eux-mêmes ou de leur formation (Viau, 2004). Une équipe de chercheurs pluridisciplinaires a donc abordé la problématique de la réussite scolaire en FP dans une perspective d’insertion socioprofessionnelle. La recherche menée vise, notamment, à dresser le portrait de la situation des élèves en FP ainsi que de relever et décrire les pratiques professionnelles d’accompagnement à mettre en oeuvre. Cette communication exposera les caractéristiques et les besoins des élèves à partir des résultats d’un questionnaire rempli par plus de 1600 répondants. La discussion se réalisera autour des perceptions et des facteurs externes qui influent sur la motivation scolaire. Elle ouvrira sur des pistes d’accompagnement à explorer afin de mener à la diplomation et à l’insertion en emploi.
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 | 0.003 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 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".