Les coulisses de la réussite universitaire : les ressources de soutien universitaires sous l’angle de l’approche par les capabilités
Bibliographic record
Abstract
Les dernières années ont été marquées par des bouleversements dans les universités québécoises, transformant le travail du personnel universitaire et modifiant les dynamiques institutionnelles. Ces changements, exacerbés par la pandémie de COVID-19, ont particulièrement mis en lumière les défis auxquels sont confrontés les étudiants et étudiantes en matière de santé psychologique. Ces préoccupations ont été accompagnées de questions sur l’équité, la diversité et l’inclusion dans les établissements d’enseignement supérieur du Québec. En réponse à celles-ci, les universités québécoises ont réagi en augmentant l’offre de services à la population étudiante, notamment par l’ajout de suivis en psychothérapie, pour tenter de répondre à l’augmentation des besoins pendant la période pandémique. Cependant, bien que ces initiatives aient été un pas vers l’amélioration du soutien aux étudiantes et étudiants, des disparités subsistent dans l’accès à ces services, notamment pour certaines populations étudiantes issues de groupes marginalisés. Ces inégalités soulèvent des interrogations sur l’efficacité et l’équité des ressources mises en place. C’est dans ce contexte que notre recherche, centrée sur l’expérience vécue des étudiantes et étudiants dans le système universitaire québécois, se penche sur les facteurs facilitant ou freinant leur mobilisation des services de soutien. Nous analysons ainsi comment ils et elles perçoivent ces services et y accèdent. Ce travail contribue à une meilleure compréhension des défis rencontrés par les étudiantes et étudiants des universités québécoises dans la gestion de leur santé psychologique et à la réflexion sur les améliorations possibles dans la prestation des services étudiants.
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 | 0.012 | 0.022 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.011 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.007 |
| Open science | 0.003 | 0.007 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.021 | 0.002 |
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".