Immigration et cheminements scolaires aux études supérieures au Canada : qui y va et quand ? Une analyse longitudinale à partir du modèle de Cox
Notice bibliographique
Résumé
Le présent article vise à analyser les cheminements scolaires de jeunes Canadiens issus de l’immigration qui font des études supérieures. Pour ce faire, nous utilisons le modèle de risque proportionnel de Cox. Les résultats obtenus à partir des données longitudinales de l’Enquête auprès des jeunes en transition (EJET) montrent que le risque d’accès aux études supérieures est plus élevé chez les étudiants issus de l’immigration que chez leurs pairs dont les parents sont Canadiens de naissance. La différence varie de 3 à 35 points de pourcentage parmi ceux de première génération et de 4 à 13 points de pourcentage parmi ceux de deuxième génération. Par ailleurs, il existe des différences marquées entre les différents groupes d’étudiants issus de l’immigration, en ce qui concerne l’âge d’entrée aux études supérieures, la persévérance et le type de diplôme obtenu à l’âge de 24 ans. Bien que cette différence diminue relativement lorsqu’on tient compte des ressources des parents et des variables associées à l’expérience scolaire de l’élève au secondaire, elle demeure statistiquement significative.
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 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 | 0,004 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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; 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 ».