Qu’est-ce qui motive les personnes étudiantes à utiliser des mesures de soutien aux transitions postsecondaires ? Une analyse de leurs besoins sous l’angle de l’autodétermination
Bibliographic record
Abstract
La transition vers les études postsecondaires représente un processus ponctué de changements significatifs nécessitant des mesures de soutien adaptées aux besoins des personnes étudiantes. Cependant, ces mesures restent parfois peu utilisées. Cet article explore les motivations des personnes étudiantes à y recourir à travers la théorie de l’autodétermination (Deci et Ryan, 1985, 2002). Une analyse qualitative, basée sur des entrevues individuelles et de groupe menées auprès de 199 personnes étudiantes en transition collégiale ou universitaire, révèle qu’elles sont plus enclines à utiliser une mesure lorsqu’elle soutient leur besoin d’appartenance sociale. À l’inverse, des freins tels que le manque de compréhension de l’utilité de la mesure ou certaines contraintes organisationnelles nuisent à leur motivation à utiliser ces mesures. Les résultats rappellent l’importance d’adapter la promotion et les mesures de soutien pour mieux répondre aux besoins des personnes étudiantes qui vivent une transition postsecondaire.
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 | 0.003 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.000 |
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.
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".