L’aptitude au français des élèves montréalais d’origine immigrée
Notice bibliographique
Résumé
Les auteurs comparent l'impact de la densité ethnique de l'école, du taux de francisation associé à la langue maternelle et de l'ancienneté d'implantation sur l'aptitude au français d'élèves montréalais d'origine immigrée. L'analyse factorielle des données provenant de 896 élèves d'origine immigrée démontre que l'aptitude au français — qui comprend des attitudes positives à l'égard du français, l'utilisation du français avec l'entourage et la consommation de médias électroniques en français — est unidimensionnelle. Cette aptitude est modérément élevée chez les élèves d'origine immigrée, bien qu'inférieure à celle des élèves francophones d'implantation ancienne (N = 686). Par ailleurs, des analyses de régression multiple révèlent que la densité ethnique de l'école, qui n'est pas reliée à l'aptitude au français des élèves francophones d'implantation ancienne, est négativement reliée à celle des élèves d'origine immigrée. Toutefois, le taux de francisation associé à la langue maternelle est un prédicteur beaucoup plus important de l'aptitude au français des élèves d'origine immigrée que la densité ethnique de leur école. Enfin, il semble que ni le fait d'être né au Canada ni le fait d'avoir immigré en cours de scolarité n'aient d'impact sur le phénomène étudié.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,007 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».