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Record W4402584496 · doi:10.5206/cie-eci.v53i2.17171

Intégration linguistique des élèves-migrants subsahariens dans l’environnement scolaire au Maroc : au croisement d’expériences familiales

2024· article· fr· W4402584496 on OpenAlexvenueno aff
Badreddine El-Kacimi

Bibliographic record

VenueComparative and International Education · 2024
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicLinguistic and Sociocultural Studies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cette étude examine l'intégration linguistique des élèves immigrants au Maroc, ainsi que les mesures d'accompagnement pour surmonter les obstacles qu'ils rencontrent. La recherche repose sur des entretiens avec six parents d'élèves originaires d'Afrique subsaharienne, visant à explorer leur environnement familial, les expériences de leurs enfants à l'école, et recueillir leurs opinions. Les résultats mettent en évidence que les conditions personnelles et objectives actuelles entravent une réelle intégration. L'environnement familial n'encourage pas l'intégration, car les langues locales et officielles ne jouent qu'un rôle mineur sur le marché du travail, où la préférence est donnée au français. De plus, le Maroc est souvent considéré par ces immigrants comme une étape transitoire vers l'Europe. L'absence d'une politique éducative claire de la part de l'État pour l'intégration des élèves immigrants dans les écoles, ainsi que les lacunes en matière de conditions d'accueil, de suivi et de programmes adaptés, sont également soulignées. En outre, le manque d'expérience dans l'enseignement du multilinguisme et de l'approche intégrée constitue un défi majeur. L'étude met en exergue l'importance de développer des politiques d'intégration linguistique et éducative appropriées pour cette population d'élèves.

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)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesScience and technology studies
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.368
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.002
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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 head0.067
GPT teacher head0.395
Teacher spread0.328 · 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; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designQualitative
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

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Published2024
Admission routes1
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