Le syndrome de l’imposteur chez les étudiant·e·s d’origine maghrébine
Bibliographic record
Abstract
Le syndrome de l’imposteur est un phénomène se caractérisant par des sentiments d’inauthenticité et de fraude chez des personnes performantes et méritantes. Notre recherche propose d’interroger la présence de ce phénomène auprès d’une population d’étudiant·e·s de master d’origine maghrébine et d’examiner le rôle du racisme vécu, via les micro-agressions racistes, et du stress minoritaire sur ces sentiments d’imposture. Une méthodologie quantitative, via un questionnaire en ligne composé de plusieurs échelles de mesure validées dans la littérature a été utilisée. Via des analyses descriptives, nous avons pu démontrer une forte présence de hauts niveaux de syndrome de l’imposteur dans notre échantillon (62,9 %). Nos analyses inférentielles indiquent que des sous-dimensions du racisme vécu et du stress minoritaire viennent augmenter les sentiments d’imposture chez les étudiant·e·s de master d’origine maghrébine. Ces résultats nous amènent à discuter non seulement l’importance d’inscrire l’étude du syndrome de l’imposteur dans les contextes sociétaux dans lesquels grandissent et étudient ces jeunes d’origine étrangère mais également les pratiques pour favoriser l’inclusion et le bien-être de ces étudiant·e·s dans nos universités.
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 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".