L'incidence de la maternité et de la paternité sur la persévérance aux études doctorales
Bibliographic record
Abstract
Les taux d’abandon aux études doctorales sont généralement plus élevés que ceux des programmes des autres cycles. La durée plus longue des études doctorales, la complexité du travail de recherche et la précarité financière peuvent expliquer pourquoi ces taux sont plus élevés pour les études doctorales. Or, des engagements externes, comme la présence de responsabilités familiales, peuvent avoir une influence sur la persévérance aux études doctorales. Cette recherche s’intéresse à l’incidence de la maternité et de la paternité sur la persévérance aux études doctorales. Vingt-quatre (24) mères et onze (11) pères inscrits dans un programme de doctorat à l’Université Laval (Québec, Canada) et ayant au moins un enfant âgé de moins de 12 ans ont participé à un entretien individuel complété d’un questionnaire. L’objectif principal de cette recherche qualitative exploratoire est de comprendre la persévérance à travers les diverses formes de travail accompli par les parents doctorants, les éléments liés aux études doctorales, les événements significatifs, les stratégies, les sources de soutien et l’appréciation de ces parents de leur expérience de l’articulation études-famille. Pour ce faire, nous avons élaboré un cadre théorique à deux axes : la persévérance aux études doctorales, les rapports sociaux de sexe et la division sexuelle du travail. Les résultats de la recherche indiquent que certaines conditions d’entrée ou de maintien sont nécessaires afin de favoriser la persévérance aux études doctorales, soit le soutien du conjoint ou de la conjointe, une relation positive avec la directrice ou le directeur de thèse, un soutien financier suffisant, une bonne santé physique, une vie familiale satisfaisante, une passion pour ses études ainsi qu’un service de garde adéquat si les enfants sont d’âge préscolaire. D’autres atouts ou facteurs favorisant la persévérance sont identifiés, notamment en lien avec le réseau social et l’environnement de travail académique. Les résultats montrent également que la maternité et la paternité ont des incidences différentes sur les études doctorales, les mères éprouvant principalement des contraintes de temps qui freinent leur progression, alors que les pères ressentent des contraintes de temps moins élevées, mais davantage de contraintes liées à la précarité financière.
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 | 0.015 | 0.039 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 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".