Analyse multidimensionnelle de la persévérance aux études universitaires de premier cycle
Bibliographic record
Abstract
L’abandon des études universitaires a attiré l’attention de plusieurs chercheurs. Toutefois, il est difficile de saisir la persévérance dans sa globalité à cause de sa complexité et le nombre important des facteurs associés. La persévérance aux études est liée aux facteurs individuels, aux facteurs contextuels et à la situation financière au cours des études. Ces facteurs ont été étudiés séparément et d’une manière isolée, et aucune étude n’a, à notre connaissance, tenté de mettre ces facteurs simultanément dans un même modèle. Dans cette thèse, nous identifions les principaux déterminants de la persévérance, tout en nous appuyant sur le modèle des attentes et des valeurs (Eccles et al., 1983), le modèle interactionnel de Tinto (1975) et les modèles d’impact financier (Paulsen & St. John, 1997; St. John, 1990; St. John et al., 1994). Cette thèse a pour objectif de valider un modèle de persévérance aux études universitaires de premier cycle. Celle-ci comporte deux études. Une étude rétrospective qui permet d’évaluer, à partir de l’expérience antérieure des étudiants (n = 731), les principaux facteurs qui ont joué un rôle sur le plan de la persévérance ou de l’abandon des études. Une étude prospective suivant sur une période de six mois (deux temps de mesure) des étudiants inscrits dans un programme de baccalauréat à l’Université Laval (n = 3 084). Pour les résultats de l’étude rétrospective, la situation financière, les performances scolaires antérieures et le fait d’avoir effectué des études préuniversitaires au Cégep prédisent la persévérance. Pour le premier temps de mesure de l’étude prospective, la perception de compétence, les attentes de succès et l’intérêt prédisent l’intention de persévérer. Deux facteurs interactionnels prédisent l’intention de persévérer à savoir : les interactions avec les pairs et l’engagement institutionnel et universitaire. En ce qui concerne le deuxième temps de mesure de l’étude prospective, l’intention de persévérer, la préoccupation de la Faculté par rapport à l’enseignement et au développement des étudiants, le développement intellectuel et académique ainsi que le fait d’avoir fait des études préuniversitaires au Cégep prédisent la persévérance. Les implications théoriques, méthodologiques et pratiques sont abordées et des pistes de recherches futures sont proposées.
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 | 0.014 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".