Le milieu scolaire québécois face aux défis de l’accueil des élèves réfugiés : quels enjeux pour la gouvernance scolaire et la formation des intervenants scolaires?
Bibliographic record
Abstract
En 2015 et en 2016, le Québec accueille plus de 7 583 réfugiés syriens. À la suite de cette arrivée importante, plusieurs écoles se mobilisent pour faciliter l’accueil des nouveaux élèves. Dans ce contexte psychosocial particulier et grâce à une subvention du Conseil de recherches en sciences humaines du Canada, nous menons une recherche-action intitulée Favoriser l’intégration sociale et scolaire des élèves réfugiés syriens en développant leur sentiment d’appartenance à l’école, leur bien-être psychologique et celui de leurs familles . Cet article reprend certains résultats de cette recherche menée dans trois écoles de la région montréalaise auprès d’élèves syriens de cinq classes d’accueil du primaire et du secondaire. Les données découlent de groupes de parole menés avec les élèves sur des thèmes sensibles (p. ex., la migration, la différence, la mort), d’entrevues de groupe avec le personnel enseignant des classes d’accueil et d’entrevues individuelles avec les directions adjointes des écoles participantes. La documentation de l’implantation de cette action et de son influence sur le développement du bien-être et du sentiment d’appartenance des élèves permet de mettre en relief un certain mal-être des jeunes, des difficultés d’intégration socioscolaire, un manque de ressources humaines et matérielles, ainsi qu’un besoin en formation des divers acteurs scolaires. Les résultats de la recherche permettent de dégager plusieurs enjeux relatifs à la gouvernance et à la formation des acteurs scolaires.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.017 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".