La procrastination académique aux études supérieures : le rôle de l'étudiant et du directeur de recherche
Bibliographic record
Abstract
Des statistiques récentes du Ministère de l'Éducation du Québec révèlent que la durée des études aux cycles supérieurs a augmenté considérablement (Indicateurs de l'éducation, 2000). Un facteur pouvant contribuer au prolongement des études graduées est la procrastination académique (Muszynski & Akamatsu, 1991). Le but de cette étude est de vérifier un modèle de la procrastination académique d'étudiants à la maîtrise. Au total, 109 étudiants à la maîtrise et 57 directeurs de recherche ont participé à cette étude. Les résultats de l'analyse acheminatoire ont démontré que plus la disposition générale à la procrastination (trait de personnalité) est élevée et moins les croyances du directeur de recherche à l'égard de son étudiant sont positives, moins les évaluations réfléchies de l'étudiant sont positives. En retour, moins les évaluations réfléchies sont positives, plus l'étudiant démontre un déficit d'autorégulation académique. Finalement, plus le déficit d'autorégulation académique est important, plus l'étudiant a tendance à faire de la procrastination académique. Les résultats sont discutés à la lumière des évaluations réfléchies de l'étudiant (Jussim, Soffin, Brown, & Ley, 1992) et des croyances du directeur de recherche (Jussim, 1989).
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 | 0.029 | 0.080 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".