Acquis et défis de la mesure statistique des niveaux de littératie des immigrants de tierce langue maternelle
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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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,016 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».