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Record W7048510089

Les jeunes de 16-24 ans inscrits en formation professionnelle et les obstacles à leur participation à la formation

2015· other· fr· W7048510089 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueKnowledge UdeS (Institutional Deposit of the University of Sherbrooke) · 2015
Typeother
Languagefr
FieldPhysics and Astronomy
TopicSuperconducting and THz Device Technology
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPopulationContext (archaeology)Social justice
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cette recherche est menée à partir de données primaires recueillies par sondage pour les besoins de l’étude conduite par Mazalon et Bourdon (2011) sur les caractéristiques, milieux et habitudes de vie des élèves de la formation professionnelle de la Commission scolaire de la Beauce-Etchemin (CSBE) dans le cadre du Centre d’études et de recherches sur les transitions et l’apprentissage (CÉRTA) de l’Université de Sherbrooke. Notre travail se propose d’explorer les caractéristiques des jeunes de 16-24 ans inscrits en FP dans la CSBE et les types d’obstacles à leur participation à la formation.
\n
\nLes analyses descriptives effectuées ont permis d’identifier les principales caractéristiques de la population ciblée afin d’en dresser le portrait. Les variables liées aux obstacles à la participation des jeunes à la formation, soumises à l’analyse factorielle ont été regroupées en quatre catégories (situationnelle, institutionnelle, dispositionnelle et informationnelle) correspondant, dans l’ensemble, aux catégories conceptuelles de Cross (1981) en plus de l’ajout de la dimension psychosociale à la catégorie dispositionnelle et de la catégorie informationnelle de Darkenwald et Merriam (1982). Cependant, parmi les obstacles identifiés, certains figurent dans des catégories où leur présence est discutable. L’explication de ces cas, peu nombreux, n’est pas évidente, mais les hypothèses liées au fait que Cross (1981) estime que ses catégories ne sont pas rigides dans leur composition et à l’effet probable de la formulation des questions proposées, pourraient être retenues.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.610
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.001
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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.

Opus teacher head0.029
GPT teacher head0.253
Teacher spread0.224 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations2
Published2015
Admission routes1
Has abstractyes

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