«Le grand retour» : le processus de rapatriement chez l’étudiant en échange à l’international
Bibliographic record
Abstract
L’augmentation rapide de l’interdépendance mondiale, provoquée par le développement de la mondialisation, exige une redéfinition de la notion traditionnelle de l’éducation supérieure. Au Canada, comme dans le reste du monde, plusieurs universitaires, fonctionnaires du gouvernement et étudiants insistent maintenant sur l’intégration de l’internationalisation dans l’éducation supérieure à travers des échanges interculturels et des études à l’étranger, dans l’espoir que les générations canadiennes à venir développent une perspective globale et deviennent des « citoyens du monde » (Comité consultatif sur la stratégie du Canada en matière d’éducation internationale, 2012). Pourtant, pour garantir que l’étudiant qui participe à un échange profite le plus de son expérience internationale, nous devrons comprendre comment une telle expérience l’influence tant à court terme qu’à long terme. Bien que d’autres études se soient concentrées sur le court terme (le séjour à l’étranger et ses impacts immédiats), peu ont examiné le retour de l’étudiant, sa réintégration dans sa société d’origine et les effets subséquents à long terme, tels que les développements personnels qui pourraient suivre le rapatriement. Cette étude qualitative examine les témoignages de huit étudiants au premier cycle de l’Université de Montréal sur la façon dont ils ont vécu leur rapatriement à Montréal après un échange pédagogique à l’étranger. Quoique certains chercheurs présentent la notion de rapatriement comme une série d’événements déconnectés, notre analyse fait ressortir une tendance similaire dans tous nos témoignages qui nous permet dorénavant de considérer ce rapatriement comme un processus en trois étapes interconnectées. En empruntant à la théorie Intercultural Personhood de Kim (2008), nous sommes désormais en mesure de qualifier ces trois étapes comme étant le stress, l’adaptation et l’évolution. Non seulement cette interprétation nous aide à mieux comprendre les difficultés rencontrées par l’étudiant à l’occasion de son retour, mais elle facilite également l’identification des transformations identitaires qui apparaissent à ce moment-là et la manière dont ces transformations influencent le processus de rapatriement.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.010 | 0.019 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.024 | 0.021 |
| Scholarly communication | 0.016 | 0.013 |
| Open science | 0.002 | 0.014 |
| Research integrity | 0.004 | 0.009 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 0.003 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".