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
Bibliographic record
Abstract
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 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 | 0.004 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".