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Enregistrement W1608372833 · doi:10.7202/1028423ar

Facteurs affectant la trajectoire scolaire des jeunes de 16-24 ans issus de l’immigration en formation générale des adultes

2015· article· fr· W1608372833 sur OpenAlexaffvenue
Maryse Potvin, Jean-Baptiste Leclercq

Notice bibliographique

RevueRevue des sciences de l éducation · 2015
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation and experiences of immigrants and refugees
Établissements canadiensCentre de Santé et de Services Sociaux CavendishUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Depuis quelques années, le nombre de jeunes de 16 à 24 ans issus de l’immigration est en croissance dans les centres d’éducation des adultes pour terminer leurs études secondaires en formation générale des adultes, principalement dans la région montréalaise. Cet article dresse un portrait très synthétique des trajectoires scolaires des jeunes de 16 à 24 ans issus de l’immigration dans ce secteur, et des principaux facteurs situationnels, dispositionnels et institutionnels qui les affectent, en ciblant particulièrement les pratiques institutionnelles. Les données présentées ici s’appuient sur des entrevues menées lors de deux terrains de recherche entre 2007 et 2012 : une première étude exploratoire auprès de 104 participants, puis une seconde étude auprès de 184 participants. Les résultats, résumés ici de manière transversale, synthétisent les regards croisés des différents agents et des jeunes dans tous les centres d’éducation des adultes et commissions scolaires sur ces facteurs. Ils dégagent aussi plusieurs pistes de réflexion et d’action pour les décideurs et les praticiens, notamment : 1) sur la faiblesse des services complémentaires et de soutien en francisation offerts aux jeunes qui se retrouvent à l’éducation des adultes, 2) sur les outils de classement et d’évaluation, 3) sur le maintien de ces apprenants jusqu’à 21 ans au secteur des jeunes, et 4) sur la transition et l’articulation des programmes et des services entre les deux secteurs.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,174
Score d'incertitude au seuil0,346

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,133
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,253 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations33
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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