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Record W4412442267 · doi:10.7202/1118740ar

Expériences vécues et perceptions de personnes étudiantes internationales sur les mesures et les services offerts par les universités québécoises pendant la pandémie de COVID-19

2025· article· fr· W4412442267 on OpenAlexaffvenue
Farrah Bérubé, Jessica Dubé, Jorge Frozzini, Daniel Côté

Bibliographic record

VenueCanadian Journal of Educational Administration and Policy · 2025
Typearticle
Languagefr
FieldPsychology
TopicCOVID-19 and Mental Health
Canadian institutionsInstitut de recherche Robert-Sauvé en santé et en sécurité du travailUniversité du Québec à ChicoutimiUniversité du Québec à Trois-Rivières
Fundersnot available
KeywordsCoronavirus disease 2019 (COVID-19)HumanitiesSociologyPolitical sciencePsychologyMedicineArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cet article fait état d’une partie des résultats d’une recherche menée auprès de personnes étudiantes internationales (PÉI) qui fréquentaient des universités québécoises pendant la pandémie de COVID-19. La recherche portait sur les usages sociaux des technologies de l’information et de la communication (TIC) et sur la qualité de vie des PÉI en période de confinement. Les résultats présentés et discutés dans cet article se rapportent plus spécifiquement aux expériences et perceptions des PÉI sur les mesures et les services offerts par les universités en contexte de confinement. Afin de répondre à cet objectif, des entretiens semi-dirigés, menés auprès de 40 PÉI, ont permis d’aborder en profondeur l’expérience de vie personnelle et les perceptions des PÉI dans le contexte du confinement. Selon les PÉI, les mesures déployées par les universités québécoises couvraient cinq aspects principaux de la vie étudiante : (1) les cours et la recherche, (2) l’évaluation des apprentissages, (3) les ressources d’aide, (4) les finances personnelles et (5) la santé mentale et physique. De plus, les PÉI ont identifié (6) des mesures non prises par les universités et ils ont pu exprimer (7) leur appréciation sur l’ensemble des mesures prises par les universités. Les principaux constats sur les sept catégories de réponse nous ont permis d’identifier différentes pistes d’amélioration en tenant compte des particularités des PÉI. Parmi ces pistes d’amélioration, la reconnaissance des spécificités des différents groupes et communautés ainsi que le renforcement des compétences interculturelles des décideurs dans les institutions d’enseignement permettraient de concevoir des interventions, des programmes et des politiques efficaces envers les PÉI, et ce, tout particulièrement en temps de pandémie.

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 categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.423
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.000
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.000

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 head0.056
GPT teacher head0.445
Teacher spread0.389 · 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 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

Citations1
Published2025
Admission routes2
Has abstractyes

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