Études universitaires en français en Ontario : entre motivations personnelles et contraintes institutionnelles
Bibliographic record
Abstract
L’étude de Julie Boissonneault s’inscrit dans le droit fil de ses préoccupations depuis plus d’une décennie et en parfait synchronisme avec les revendications contemporaines des étudiants francophones, spécialement celles de 2014 et 2015, pour le droit à l’université de langue française en Ontario. Portant son regard sur la fréquentation des établissements universitaires, elle se demande dans quelle langue les Franco-Ontariens font leur scolarité. Sont alors mises en jeu la langue maternelle et la langue de la scolarité à l’élémentaire et au secondaire comme vecteur de leur motivation à étudier en français au palier supérieur. Pour mener à terme son projet, elle analyse le discours même d’un groupe d’étudiants inscrits à l’Université Laurentienne en 2005, obtenu à l’aide d’un questionnaire par lequel ils expriment leurs motivations. L’article lève ainsi le voile sur une facette peu explorée dans le choix d’étudier dans la langue de la minorité : celle des contraintes institutionnelles qui entravent l’intention et la réalisation des études universitaires en français.
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 | 0.003 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.012 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".