Récits numériques de jeunes ayant vécu l’exil. Identité, école et migration
Bibliographic record
Abstract
Le milieu scolaire québécois se démarque par la diversité culturelle qu’apportent les élèves issus de l’immigration. Parmi ces élèves, certains ont vécu l’exil. Ces différentes voix semblent cependant encore peu représentées dans la recherche en éducation. Cet article porte sur un projet qui explore différents enjeux identitaires au fil des parcours scolaires et migratoires de trois jeunes ayant le statut de réfugié. Les données de cette recherche, basée sur un atelier participatif menant à la création de récits numériques, sont issues d’outils méthodologiques qualitatifs comprenant des entrevues individuelles, un groupe de discussion et diverses réalisations de jeunes, dont les récits numériques. Les résultats témoignent de l’unicité des histoires, mais aussi de particularités sur le plan scolaire qui révèlent des formes de rupture, voire d’exclusion. Les récits numériques permettent une lecture personnelle du parcours de ces jeunes et soulignent la charge émotive qu’engendre l’immigration forcée.
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 | 0.016 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.006 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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".