Les enseignants issus de l’immigration et leurs apports potentiels à la réussite scolaire et éducative des élèves issus de l’immigration : introduction et mise en contexte du numéro thématique
Bibliographic record
Abstract
Parmi les acteurs du champ éducatif, les enseignants issus de l’immigration occupent une place singulière. Eux-mêmes porteurs d’une expérience migratoire ou descendants de familles immigrées, ils évoluent dans des systèmes scolaires qui valorisent de manière variable la diversité. Ce numéro thématique explore leur rôle, leurs défis et leur impact sur la scolarité des élèves issus de l’immigration. Quatre axes sont abordés à travers les articles de ce numéro : les dynamiques d’insertion professionnelle, la plus-value de ces enseignants au sein des écoles, leur rôle dans l’inclusion et la réussite scolaire des élèves issus de l’immigration et la formation des enseignants à la prise en compte de la diversité ethnoculturelle. Si chaque article s’inscrit plus particulièrement dans l’un de ces axes, il aborde inévitablement d’autres dimensions, témoignant de la complexité et de l’imbrication des enjeux liés à cette thématique.
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 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 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".