Facteurs de stress et de résilience chez les jeunes réfugié·e·s latino-américain·e·s en classes d'accueil
Notice bibliographique
Résumé
Cette recherche explore comment les facteurs de stress et de résilience influencent l’adaptation scolaire des jeunes réfugié·e·s et demandeur·se·s d’asile latino-américain·e·s en classes d’accueil au Québec, qui se manifeste à travers leur bien-être et leur réussite scolaire. À travers une étude qualitative de cas multiples, elle met en lumière les défis vécus par ces jeunes dans les mois suivant leur arrivée et les ressources mobilisées par l’école pour y répondre. L’analyse des récits de Javier, Andrea, Miguel et Alejandra révèle des sources de stress telles que les transitions scolaires complexes, le manque de repères culturels et la difficulté à établir des liens sociaux au sein du milieu scolaire. Toutefois, plusieurs facteurs de résilience favorisent leur adaptation, notamment la solidarité entre pairs hispanophones, l’implication familiale et la reconnaissance de leur langue maternelle dans leur parcours éducatif. Nos résultats suggèrent que la présence d’un réseau de soutien au sein de l’école, ainsi que l’accessibilité aux ressources scolaires, semblent jouer un rôle important dans le bien-être et le parcours scolaire des jeunes rencontrés. Cette étude souligne l’importance pour les établissements d’adopter des approches tenant compte des réalités spécifiques de ces jeunes afin de faciliter leur adaptation et renforcer leur résilience.
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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».