Acquis et défis de la mesure statistique des niveaux de littératie des immigrants de tierce langue maternelle
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
À l’heure où l’immigration est devenue la principale source de croissance de la population active au Canada et qu’environ 80% des nouveaux immigrants n’ont ni le français ni l’anglais comme langue maternelle, il est nécessaire de comprendre les acquis, les enjeux et les défis de la mesure des compétences linguistiques de ces immigrants dans les grandes enquêtes que mène le Canada sur la littératie des adultes. De plus, l’apprentissage de l’une ou l’autre des langues officielles du pays est perçu par les immigrants comme l’un des principaux obstacles à leur intégration sociale et économique. Le présent article aborde les principaux éléments qui justifient qu’on se penche sur l’insertion de tests linguistiques objectifs automatisés dans les grandes enquêtes nationales. Une telle démarche vise à permettre de comprendre le rôle que joue le niveau des compétences linguistiques comme facteur déterminant des performances des immigrants de tierce langue maternelle dans les grandes enquêtes sur la littératie des adultes et, par conséquent, sur leur insertion réussie au marché du travail.Mots-clés : enquêtes statistiques, Statistique Canada, littératie des adultes, immigration, langues secondesERRATUMVeuillez noter qu’une erreur s’est glissée dans le tableau 1 page 35 de l’article de Jean-Pierre Corbeil, qui suit cet erratum. Il fallait lire : TAB. 1Pourcentage des adultes détenant un diplôme ou grade universitaire selon qu’ils se situent au niveau 1 ou au niveau 4/5 sur l’échelle des textes suivis et selon leur statut d’immigrant, personnes de 16 ans ou plusNiveau 1 Niveau 4/5Immigrants établis (plus de 10 ans au pays) 14 - 21Immigrants récents (10 ans ou moins au pays) 18 - 11Personnes nées au pays 2 - 37
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 découle