Stratégies d’orientation et d’insertion professionnelle des jeunes issus de l’immigration à Montréal: motifs de choix des institutions postsecondaires anglophones et francophones
Bibliographic record
Abstract
Au Québec, les nouveaux arrivants sont tenus, selon les politiques linguistiques, de fréquenter les écoles primaire et secondaire du secteur francophone. Or, au postsecondaire, le choix de la langue d’enseignement est laissé à la discrétion de l’étudiant. Cet article présente les résultats d’une recherche qualitative menée auprès de jeunes issus de l’immigration (N=37) ayant poursuivi des études collégiales et universitaires dans des institutions francophones et anglophones. La sociologie de l’expérience (Dubet 1994) a été mobilisée afin de repérer les logiques d’orientation au postsecondaire. L’analyse révèle que les choix d’orientation linguistiques sont liés à des stratégies d’insertion professionnelle. Ainsi, une logique stratégique semble expliquer principalement les choix d’orientation des jeunes interrogés. Les motifs liés à l’appartenance linguistique ou identitaire sont quasi absents des discours des jeunes issus de l’immigration interrogés. De même, la dimension « expressive » des choix scolaires, axée sur l’accomplissement personnel à travers les études, est peu présente dans les discours des jeunes.
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 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.018 | 0.011 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".