Résilience scolaire chez les élèves allophones du primaire récemment immigrés
Bibliographic record
Abstract
Chaque année, un nombre considérable d’élèves récemment immigrés intègrent les écoles du Québec. Pour ces jeunes, les risques de faire face à des difficultés socioscolaires sont potentiellement élevés, en particulier chez ceux pour qui des facteurs tels que l’allophonie et la défavorisation s’additionnent. De nombreuses recherches soulignent la réussite de l’adaptation socioscolaire de plusieurs de ces élèves, mais il demeure que d’autres jeunes éprouvent des difficultés et il est capital de chercher à mieux comprendre comment les accompagner à travers ce processus. L’objectif général de cette recherche est de décrire le phénomène de la résilience scolaire chez des jeunes allophones du primaire récemment immigrés dans le but de savoir comment mieux soutenir leur intégration sociale ainsi que leur réussite scolaire. Le concept de la résilience a été employé comme cadre théorique afin de capter le caractère systémique de l’intégration socioscolaire de ces élèves immigrants qui, à leur arrivée, ne maîtrisent pas le français. Les résultats de l’analyse de nos données révèlent que les caractéristiques qui ont soutenu l’adaptation socioscolaire des jeunes que nous avons rencontrés appartiennent à quatre catégories : l’élève (motivation scolaire et importance accordée aux études en général, volonté d’apprentissage du français), son environnement familial (intérêt porté par les parents à l’éducation de l’enfant, discours positif du parent quant à l’éducation), son environnement extra-familial (lieux de culte et espaces d’épanouissement socioculturel pour le jeune, organismes communautaires, adultes significatifs qui peuvent soutenir la résilience du jeune) et son vécu scolaire (enseignants engagés, disponibles, qui inspirent confiance et qui sont outillés, climat psychosocial positif en classe et à l’école).
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 | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| 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".