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Record W3097829122 · doi:10.7202/1071931ar

Les stratégies d’accueil et d’accompagnement des nouveaux arrivants déployées par les écoles francophones et les structures communautaires du Nouveau-Brunswick

2020· article· fr· W3097829122 on OpenAlexaffvenueabout
Lamine Kamano, Aïcha Benimmas, Alexandra Côté

Bibliographic record

VenueCahiers franco-canadiens de l Ouest · 2020
Typearticle
Languagefr
FieldPsychology
TopicMigration, Health and Trauma
Canadian institutionsUniversité de Moncton
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesSociologyPolitical scienceArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

L’accueil et l’accompagnement des nouveaux arrivants dans leur processus d’établissement constituent l’une des préoccupations des acteurs sociaux et éducatifs de la province du Nouveau-Brunswick. Cet article présente les résultats d’une étude qui vise à comprendre les stratégies d’accueil, de sensibilisation et d’accompagnement déployées par les écoles francophones et les structures d’accueil pour intégrer les familles issues de l’immigration et leurs enfants ainsi que les enjeux entourant le partenariat possible entre ces deux sphères en matière d’intégration des personnes immigrantes. Pour ce faire, une série d’entrevues individuelles ont été menées auprès des directions d’école, du personnel enseignant, des membres d’organismes communautaires et des parents immigrants. L’analyse thématique des données recueillies a permis de dresser un portrait global des différentes stratégies mises en oeuvre par les écoles et les organismes non gouvernementaux (ONG) et communautaires en vue d’accompagner les élèves nouveaux arrivants et leurs familles. Les résultats montrent plusieurs éléments de satisfaction découlant de la collaboration entre les écoles et les organismes communautaires. Toutefois, l’appréciation de ce partenariat tacite par les directions d’écoles et les parents immigrants laisse voir plusieurs lacunes à combler.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Research integrity
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.468
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.002
Meta-epidemiology (broad)0.0020.001
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0030.003
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0020.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.000

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.

Opus teacher head0.025
GPT teacher head0.292
Teacher spread0.267 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations3
Published2020
Admission routes3
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