Enquête «tu t'en sors-tu?» sur le bien-être de la communauté étudiante internationale de l'Université de Sherbrooke
Notice bibliographique
Résumé
Cette enquête porte sur le bien-être de la communauté étudiante internationale de l’Université de Sherbrooke. Elle a été réalisée durant le mois de juin 2021, durant la pandémie de la COVID-19. Elle a porté sur trois thèmes : l’adaptation au Québec, la perception de la discrimination, et les impacts de la pandémie. Il s’agit de l’une des rares enquêtes d’envergure faites sur les étudiants internationaux universitaires du Québec. L’enquête a été faite par sondage bilingue en ligne envoyé à l’ensemble des étudiants internationaux de l’UdeS inscrits à la session d’été 2021. Le sondage a recueilli 425 réponses valides, ce qui constitue un taux de réponse de 37.6%. Les résultats du sondage sont analysés et croisés en fonction du sexe, de la région de provenance, du niveau de français, et de l’année d’arrivée au Québec des répondants. Un seuil de significativité statistique de 1% est utilisé. L’analyse des résultats a permis de formuler 20 recommandations à l’Université de Sherbrooke afin d’améliorer la situation des étudiants internationaux.
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 | 0,024 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,003 |
| Communication savante | 0,008 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,036 | 0,006 |
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 ».