Accueillir des jeunes réfugiés en région : la formation générale aux adultes comme alternative scolaire?
Bibliographic record
Abstract
À partir d’une étude plus large menée auprès de six commissions scolaires et 21 centres d’éducation des adultes (CEA) du Québec, nous avons choisi de présenter dans cet article la situation des jeunes réfugiés qui fréquentent le CEA de la commission scolaire de Sherbrooke, une région hors de la métropole montréalaise. À partir de leur trajectoire scolaire, nous explorons leur accueil dans le CEA, les facteurs qui influencent leur parcours scolaire, les pratiques institutionnelles mises en oeuvre par le monde scolaire à leur égard, les processus suivis à l’intérieur du centre et la manière dont les acteurs institutionnels perçoivent ces jeunes immigrants. Les jeunes rencontrés ont un profil d’apprenants en difficulté ou à risque en raison de leur trajectoire migratoire et scolaire, de leur situation familiale, de leur grand retard scolaire et des traumatismes vécus, mais ils sont résilients au regard des nombreux obstacles situationnels, informationnels, dispositionnels et institutionnels qu’ils rencontrent. Contrairement à la situation des jeunes immigrants montréalais, les jeunes réfugiés en région semblent ainsi utiliser pleinement le contexte et les ressources des CEA comme tuteurs de résilience.
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 | 0.006 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| 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".