Nouveaux arrivants et enseignement en milieu franco-manitobain : défis et dynamiques
Bibliographic record
Abstract
Les écoles francophones du Manitoba connaissent depuis quelques années une augmentation notable du nombre d’immigrants dans leur population scolaire. Ces nouveaux arrivants viennent de divers pays et de divers contextes de migration, qui font varier le profil des élèves, du point de vue tant ethnoculturel que sociolinguistique. Par ailleurs, un regard plus appuyé sur le paysage scolaire montre une tendance migratoire majoritairement africaine et relevant de la catégorie d’immigration dite «humanitaire». La recherche présentée dans cet article est axée autour des deux aspects suivants: connaître les perspectives des enseignants de la communauté francophone de Winnipeg par rapport à l’inclusion des nouveaux arrivants en milieu scolaire; comprendre les expériences qu’ils ont vécues, les défis auxquels ils sont confrontés dans le développement de pratiques pédagogiques inclusives et les divers ordres de facteurs qui caractérisent leurs comportements. En ce qui concerne les facteurs personnels, un sentiment d’accomplissement peut être dégagé; par contre, les enseignants, confrontés à de nombreux défis, avouent ressentir un sentiment d’insuffisance. En ce qui concerne les facteurs contextuels, les enseignants dans leur quasi-totalité décrivent le cadre idéologique et politique relatif à l’inclusion des nouveaux arrivants comme étant un facteur positif; par contre, ils se questionnent quant à la faisabilité d’une intégration scolaire réussie et sont préoccupés par l’isolement social, voire la marginalisation, qu’éprouvent certains jeunes nouveaux arrivants. Les enjeux de leur inclusion sont en effet multidimensionnels, dans la mesure où les discontinuités touchent au social, à l’identitaire, au langage, à l’affectif et au pédagogique. L’article, qui montre que les enseignants ne sont pas, à l’évidence, indifférents en ce qui concerne l’intégration scolaire des nouveaux arrivants, se termine par quelques implications, qui touchent, entre autres, à la mise en oeuvre de la politique d’inclusion, à la formation initiale et continue au personnel enseignant, aux pratiques pédagogiques exemplaires et à la mise sur pied au Manitoba d’un forum sur l’intégration scolaire des élèves immigrants.
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 | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.013 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.000 |
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".