Une analyse de la procédure d'admission au programme d'ergothérapie de l'Université Laval
Bibliographic record
Abstract
J’analyse la procédure d’admission au programme d’ergothérapie de l’Université Laval. Ce programme contingenté est affligé par un important taux d’attrition causé par les nombreux changements de programme qui y sont observés, une situation unique au Canada. En modélisant une procédure d’admission similaire à celle employée en ergothérapie, je montre que les règles en vigueur engendrent un phénomène de polarisation chez les étudiants les plus doués à la recherche d’un programme de transition. Ce phénomène fait du programme d’ergothérapie un programme tremplin et conduit à de graves conséquences. Même en utilisant un taux d’attrition optimiste, le gouvernement québécois prévoit un déficit provincial de plus de 650 ergothérapeutes en 2016. Avec un échantillon de demande d’admission de 2004 à 2012 du programme d’ergothérapie, j’analyse les effets de l’utilisation d’une procédure d’admission aléatoire, une procédure peu utilisée dans l’admission universitaire. Mes résultats suggèrent qu’une procédure d’admission aléatoire viendrait diminuer l’attrition. Mots-clés : Éducation supérieur, Problème d’admission, Procédure d’admission aléatoire.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.003 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".