Soutenir la diversité des besoins en matière de transition au collégial : résultats d’une analyse de classes latentes
Bibliographic record
Abstract
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 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 | 0.005 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".