Les 2es rencontres interrégionales sur la réussite et la persévérance scolaires une source d'inspiration pour le réseau collégial
Bibliographic record
Abstract
L’auteure a assisté aux 2es Rencontres interrégionales sur la réussite et la persévérance scolaires qui se sont tenues en octobre dernier à Québec. Bien que ces rencontres s’intéressent surtout aux problématiques liées aux élèves du secondaire, elles peuvent constituer des pistes de réflexion importantes pour le réseau collégial, notamment à propos de la manière dont on doit soutenir la réussite et la persévérance. L’auteure relate que, lors de cette rencontre, on a fait le point sur le chemin parcouru depuis la première rencontre interrégionale, trois ans plus tôt. L’impact le plus impressionnant des mesures déployées au cours de ces trois années est certainement la croissance du taux de diplôme des élèves du secondaire qui est passé de 68,2 % à 73,8 % durant cette période. Au nombre des clés de ce succès, l’auteure souligne l’importance de la concertation entre les milieux scolaires, sociaux et économiques ; l’innovation ; la diffusion des résultats des différentes expériences menées ; et l’évaluation systématique des mesures déployées. L’auteure invite le réseau collégial à se questionner sur la manière dont il peut s’inspirer de cet immense chantier.
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 | 0.005 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.011 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.007 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.022 | 0.002 |
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".