Étudier à l’université en français dans le contexte minoritaire ouest-canadien : ce que peut nous apprendre le dessin réflexif
Bibliographic record
Abstract
Plusieurs universités canadiennes offrent, en contexte minoritaire, la possibilité aux étudiants issus de l’immersion et des écoles francophones de suivre des études en français. Le présent article propose d’explorer plus particulièrement le vécu d’élèves qui, après un secondaire en immersion, ont choisi de poursuivre leurs études aux côtés de francophones natifs, au campus Saint-Jean de l’Université de l’Alberta. La recherche, qualitative, repose sur la réalisation par 24 étudiants de dessins réflexifs puis de textes explicatifs permettant d’obtenir une représentation imagée de leur vécu. Cette étude exploratoire tend à montrer que les étudiants d’immersion autant que leurs pairs francophones natifs éprouvent un sentiment partagé, entre amour pour le français et frustration par rapport aux difficultés langagières rencontrées au niveau universitaire. Elle montre également comment la diversité sociolinguistique et socioéducative apparait à la fois comme une source de tensions et une source d’enrichissement mutuel.
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 | 0.006 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.021 | 0.012 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 0.001 |
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".