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Enregistrement W4200372404 · doi:10.47678/cjhe.v51i4.189087

Sense of Belonging and Social Climate in an Official Language Minority Post-Secondary Setting

2021· article· en· W4200372404 sur OpenAlexaffvenueabout
Kailey Penner, Danielle de Moissac, Rhéa Rocque, Florette Giasson, Kevin Prada, Paul Brochu

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Higher Education · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueResilience and Mental Health
Établissements canadiensUniversité de Saint-Boniface
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFrenchDiversity (politics)Sense of communityPedagogyPsychologySociologyHigher educationSocial psychologyPolitical scienceLinguistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Perceived sense of belonging and positive social climate on campus are crucial elements for post-secondary students, as they contribute to academic achievement, positive mental health, and help-seeking. Few studies have explored post-secondary students’ sense of belonging and perceptions of social climate in an official language minority campus, which attract Canadian-born francophones, anglophones who pursue higher education in their second language, and francophone international students. With declining student mental health and greater ethnolinguistic diversity of post-secondary students on Canadian campuses, this important study aims to explore francophone students’ perceived sense of belonging and social climate on campus. In total, 35 students from different ethnolinguistic backgrounds took part in focus groups or individual interviews. Domestic students with French as their first language more often reported positive social climate on campus and a sense of belonging, in contrast to international students and students with French as a second language. A common obstacle to connecting with others was language insecurity in one of the official languages, as both are currently used on campus. Universities hosting students of multiple linguistic diversities should provide courses and campus events to stimulate intercultural knowledge and dialogue.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,250
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,351 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations12
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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