Gestion des relations familles immigrantes-écoles-communautés en temps de pandémie de COVID-19 : une analyse de documents
Notice bibliographique
Résumé
In the pre-pandemic period, school headmasters were responsible for ensuring the academic and social integration of immigrant students by promoting innovation, relations within the educational team and school-family-community relations (MELS, 2008 ; MÉES, 2019). However, the pandemic and the massive use of Information and Communication Technologies (ICT) has led to a deterioration in these relations, resulting in performance-related health problems and unforeseen changes (OECD, 2020). The initial question in this article is: how have school headmasters managed the school-family-community relations embedded in the activity of accompanying immigrant students fostered by the use of ICT in a context of unplanned change? A systematic literature review identified 43 empirical studies. Their grounded theory analyses led to the modelling of problems and their theorisation. This systematic review confirms the importance of school-family-community relations and their management for the academic and educational success of immigrant students during a pandemic. The underlying problems of relationship management include problems of educational quality; divergence of viewpoints in terms of performance; development of psychosocial risks at work linked to these divergences and to social inequalities (digital inequalities, gender inequalities in children's education within the family, housing inequality).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».