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Enregistrement W3097829122 · doi:10.7202/1071931ar

Les stratégies d’accueil et d’accompagnement des nouveaux arrivants déployées par les écoles francophones et les structures communautaires du Nouveau-Brunswick

2020· article· fr· W3097829122 sur OpenAlexaffvenueabout
Lamine Kamano, Aïcha Benimmas, Alexandra Côté

Notice bibliographique

RevueCahiers franco-canadiens de l Ouest · 2020
Typearticle
Languefr
DomainePsychology
ThématiqueMigration, Health and Trauma
Établissements canadiensUniversité de Moncton
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesSociologyPolitical scienceArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L’accueil et l’accompagnement des nouveaux arrivants dans leur processus d’établissement constituent l’une des préoccupations des acteurs sociaux et éducatifs de la province du Nouveau-Brunswick. Cet article présente les résultats d’une étude qui vise à comprendre les stratégies d’accueil, de sensibilisation et d’accompagnement déployées par les écoles francophones et les structures d’accueil pour intégrer les familles issues de l’immigration et leurs enfants ainsi que les enjeux entourant le partenariat possible entre ces deux sphères en matière d’intégration des personnes immigrantes. Pour ce faire, une série d’entrevues individuelles ont été menées auprès des directions d’école, du personnel enseignant, des membres d’organismes communautaires et des parents immigrants. L’analyse thématique des données recueillies a permis de dresser un portrait global des différentes stratégies mises en oeuvre par les écoles et les organismes non gouvernementaux (ONG) et communautaires en vue d’accompagner les élèves nouveaux arrivants et leurs familles. Les résultats montrent plusieurs éléments de satisfaction découlant de la collaboration entre les écoles et les organismes communautaires. Toutefois, l’appréciation de ce partenariat tacite par les directions d’écoles et les parents immigrants laisse voir plusieurs lacunes à combler.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,288
Score d'incertitude au seuil0,580

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0070,006
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,267 · 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'étudeQualitatif
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

Citations3
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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