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Enregistrement W4412442267 · doi:10.7202/1118740ar

Expériences vécues et perceptions de personnes étudiantes internationales sur les mesures et les services offerts par les universités québécoises pendant la pandémie de COVID-19

2025· article· fr· W4412442267 sur OpenAlexaffvenue
Farrah Bérubé, Jessica Dubé, Jorge Frozzini, Daniel Côté

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Educational Administration and Policy · 2025
Typearticle
Languefr
DomainePsychology
ThématiqueCOVID-19 and Mental Health
Établissements canadiensInstitut de recherche Robert-Sauvé en santé et en sécurité du travailUniversité du Québec à ChicoutimiUniversité du Québec à Trois-Rivières
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoronavirus disease 2019 (COVID-19)HumanitiesSociologyPolitical sciencePsychologyMedicineArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cet article fait état d’une partie des résultats d’une recherche menée auprès de personnes étudiantes internationales (PÉI) qui fréquentaient des universités québécoises pendant la pandémie de COVID-19. La recherche portait sur les usages sociaux des technologies de l’information et de la communication (TIC) et sur la qualité de vie des PÉI en période de confinement. Les résultats présentés et discutés dans cet article se rapportent plus spécifiquement aux expériences et perceptions des PÉI sur les mesures et les services offerts par les universités en contexte de confinement. Afin de répondre à cet objectif, des entretiens semi-dirigés, menés auprès de 40 PÉI, ont permis d’aborder en profondeur l’expérience de vie personnelle et les perceptions des PÉI dans le contexte du confinement. Selon les PÉI, les mesures déployées par les universités québécoises couvraient cinq aspects principaux de la vie étudiante : (1) les cours et la recherche, (2) l’évaluation des apprentissages, (3) les ressources d’aide, (4) les finances personnelles et (5) la santé mentale et physique. De plus, les PÉI ont identifié (6) des mesures non prises par les universités et ils ont pu exprimer (7) leur appréciation sur l’ensemble des mesures prises par les universités. Les principaux constats sur les sept catégories de réponse nous ont permis d’identifier différentes pistes d’amélioration en tenant compte des particularités des PÉI. Parmi ces pistes d’amélioration, la reconnaissance des spécificités des différents groupes et communautés ainsi que le renforcement des compétences interculturelles des décideurs dans les institutions d’enseignement permettraient de concevoir des interventions, des programmes et des politiques efficaces envers les PÉI, et ce, tout particulièrement en temps de pandémie.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,423
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,445
Écart entre enseignants0,389 · 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.

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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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