L'accès aux études postsecondaires des étudiants et étudiantes de première génération au Québec et en Ontario
Bibliographic record
Abstract
Cette recherche s'appuie sur les données de l'Enquête auprès des jeunes en transition (EJET) de statistique Canada. Elle a pour objectif de se pencher sur l'influence du cégep dans l'accès aux études postsecondaires en plus de toucher à des enjeux importants, soit l'équité et l'égalité des chances en éducation, ainsi qu'à l'accès aux études postsecondaires. Elle vise à explorer l'influence du cégep sur le cheminement scolaire des étudiants et étudiantes de première génération (E.P.G.). Les résultats obtenus démontrent que les aspirations scolaires et professionnelles ont une forte influence sur l'accès aux études postsecondaires, sur l'obtention d'un premier diplôme d'études postsecondaires, ainsi que sur l'obtention d'un premier diplôme d'études universitaires. Les différentes classifications d'étudiants de première génération (E.P.G.) se sont aussi révélées être de bons indicateurs d'accès aux études postsecondaires et de persévérance scolaire. Enfin, les résultats d'analyse indiquent que le fait de graduer dans une province ou l'autre n'augmente pas les probabilités d'accès aux études postsecondaires ni les chances des étudiants et étudiantes d'obtenir un diplôme d'études postsecondaires. Par contre, le fait de compléter ses études secondaires en Ontario augmenterait les chances des étudiants et étudiantes d'obtenir un diplôme d'études universitaires.
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 | 0.001 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.007 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.000 | 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".