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Enregistrement W4392315809 · doi:10.7202/1109679ar

La francisation des élèves nouveaux arrivants et ses effets sur leur intégration socioscolaire : dynamique collaborative entre les organismes d’accueil et l’école francophone du Nouveau-Brunswick

2024· article· fr· W4392315809 sur OpenAlexaffvenueabout
Lamine Kamano, Aïcha Benimmas

Notice bibliographique

RevueÉducation et francophonie · 2024
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMultilingual Education and Policy
Établissements canadiensUniversité de Moncton
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesFrenchSociologyPolitical scienceArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La présente étude vise à comprendre les initiatives de francisation et ses effets sur l’intégration scolaire et sociale des élèves immigrants à l’école francophone minoritaire du Nouveau-Brunswick. Certains parents allophones choisissent d’inscrire leurs enfants à l’école francophone, ce qui nécessite, de la part de l’école et de ses collaborateurs sociaux, un accompagnement linguistique de ces enfants afin qu’ils soient aptes à poursuivre leurs apprentissages. Dans cette étude, il s’agit spécifiquement de mettre en évidence les principaux facteurs de choix de l’école francophone par les parents d’élèves allophones ou parlant peu le français selon la perspective des intervenantes et intervenants, d’identifier les initiatives de francisation envisagées par l’école et les organismes d’accueil et d’établissement des immigrants, et de décrire les effets de ce processus sur l’intégration scolaire et sociale des élèves nouveaux arrivants. Les données ont été collectées par des entrevues semi-dirigées menées auprès d’enseignantes et d’enseignants, et d’animatrices et animateurs en francisation. En plus des facteurs de choix de l’école francophone, les résultats identifient plusieurs initiatives de francisation des élèves immigrants en contexte francophone minoritaire entraînant des répercussions sur l’intégration scolaire et sociale en ce sens qu’elles permettent à ces élèves de poursuivre les apprentissages entamés dans leurs pays d’origine.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,553
Score d'incertitude au seuil0,888

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,004
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,325 · 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'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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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