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Record W7155019227 · doi:10.7202/1124534ar

Soutenir la diversité des besoins en matière de transition au collégial : résultats d’une analyse de classes latentes

2025· article· fr· W7155019227 on OpenAlexaffabout
David Baril, Mathias Boyer-Brosseau, Nadia Rousseau, Caroline Duranleau, Lise-Anne St-Vincent

Bibliographic record

VenueRevue éducation inclusive · 2025
Typearticle
Languagefr
FieldPsychology
TopicEducation, Achievement, and Giftedness
Canadian institutionsUniversité du Québec à Trois-Rivières
Fundersnot available
KeywordsPopulationIle de franceStatistical analysis

Abstract

fetched live from OpenAlex

La transition du secondaire vers le collégial constitue une étape charnière du parcours éducatif au Québec, marquée par une grande diversité de profils et par des besoins de soutien multiples. S’intéresser à ces besoins est essentiel pour mieux soutenir la population étudiante du collégial dans leurs projets d’études et favoriser leur persévérance scolaire. L’objectif de cet article est d’identifier et de décrire des profils des personnes étudiantes en fonction des besoins exprimés au cours de cette période critique de transition. Pour ce faire, une analyse de classes latentes a été menée auprès de 851 personnes étudiantes en première année de cégep. Cinq profils spécifiques ont été mis en évidence : 1) un profil autonome marqué par une faible expression de besoins, 2) un profil exprimant des besoins multiples en matière d’orientation et d’adaptation, 3) un profil centré sur la réussite académique avec visée professionnelle, 4) un profil caractérisé par des besoins forts en matière d’intégration sociale et de sentiment d’appartenance, et 5) un profil préoccupé principalement par des besoins financiers. Ces profils illustrent la diversité et la complexité des réalités étudiantes en contexte de transition collégiale. Enfin, des analyses de régressions logistiques multinomiales révèlent des liens significatifs entre certains profils et diverses caractéristiques sociodémographiques.

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)0.001
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: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.476
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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 head0.021
GPT teacher head0.346
Teacher spread0.325 · 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 designQualitative
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".

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Published2025
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