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Record W2102230519 · doi:10.7202/1020608ar

Les légitimations complexes de l’internationalisation de l’enseignement supérieur : le cas de la mobilité des étudiants maghrébins en France et au Québec

2013· article· fr· W2102230519 on OpenAlexaffvenueabout
Stéphanie Garneau, Caroline Bouchard

Bibliographic record

VenueCahiers québécois de démographie · 2013
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicHigher Education Governance and Development
Canadian institutionsUniversity of Ottawa
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cet article offre une analyse, dans une perspective comparative France-Québec, des différentes modalités d’adhésion au processus d’internationalisation de l’enseignement supérieur. Il traite plus spécifiquement de l’une des dimensions de l’internationalisation des universités, les mobilités d’étudiants étrangers, en s’intéressant à des flux en importance dans ces deux sociétés d’accueil : ceux en provenance du Maroc, d’Algérie et de Tunisie. La démonstration prend appui sur des entretiens réalisés auprès de trente acteurs institutionnels, sur des données statistiques ainsi que sur des documents publics. L’article montre que les acteurs rencontrés en France et au Québec se trouvent au centre de deux tensions principales : la première, entre la logique marchande et la mission culturelle et linguistique des universités ; et la seconde, entre un objectif d’accroissement de l’accueil d’étudiants étrangers et un impératif de gestion du risque migratoire. Il présente en quoi chacune de ces tensions appelle, pour susciter leur réconciliation et l’adhésion des acteurs, des procédés de légitimation complexes. L’article éclaire ces processus de légitimation à l’aide des flux d’étudiants maghrébins dans ces deux sociétés. Il conclut sur deux catégories normatives — le « bon immigrant » au Québec et le « bon étudiant étranger » en France — qui tendent à s’imposer à travers ces opérations de pensée.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.267
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.002
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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.

Opus teacher head0.013
GPT teacher head0.289
Teacher spread0.276 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations3
Published2013
Admission routes3
Has abstractyes

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