Facteurs déterminant la persévérance des étudiants immigrants maghrébins aux études universitaires à l’Université de Sherbrooke
Bibliographic record
Abstract
La présente recherche vise à comprendre la persévérance des étudiants immigrants maghrebins aux études universitaires à l’Université de Sherbrooke en se basant sur le Modèle de Tinto (1997) qui englobe plusieurs dimensions liées à la persévérance dont la pertinence a été validée par plusieurs chercheurs (Grayson et Grayson, 2003; Sauvé et al., 2006; Schmitz, 2009; Schmitz et al., 2010) et en y intégrant le concept d’affiliation au métier d’étudiant de Coulon (1997), un facteur déterminant la persévérance des étudiants à l’enseignement supérieur (Maïnich, 2015; Romainville et Michaut, 2012). Ainsi, sur la base de ces assises théoriques, nous avons défini les objectifs suivants :1) Identifier et décrire les facteurs individuels, institutionnels et relationnels pouvant favoriser ou nuire à la persévérance des étudiants immigrants maghrébins aux études; 2) Analyser les expériences académiques et sociales des étudiants immigrants maghrébins aux études universitaires. Empruntant une démarche qualitative interprétative exploratoire, nous avons réalisé des entrevues semi-dirigées auprès de 10 étudiants à l’Université de Sherbrooke d’origine maghrébine, soit l’Algérie, le Maroc et la Tunisie. La méthode d’analyse thématique hybride (Paillé et Mucchielli, 2021) retenue a permis d’identifier plusieurs facteurs déterminant la persévérance des étudiants immigrants maghrebins tels que les facteurs individuels (liés aux caractéristiques de préadmission de l’étudiant), institutionnels (liés aux services offerts par l’Université) et relationnels (liés aux expériences académiques et sociales). L’analyse des entrevues nous a permis également de comprendre que la persévérance est effectivement la résultante d’un processus d’interactions entre les multiples facteurs susmentionnés, ce qui converge avec la définition de Tinto (1997). Les interactions positives vécues ainsi que le soutien perçu au sein de l’environnement académique et social ont favorisé l’intégration progressive de nos participants, ce qui rejoint les observations de Smichtz et ses collègues, (2010) et de Tinto (1997. Notre analyse révèle que nos participants sont des étudiants persévérants, et ce, malgré les obstacles rencontrés. En effet, nos résultats mettent en lumière que l’âge et le genre sont deux facteurs qui peuvent affecter indirectement la persévérance de ces étudiants. L’analyse des entrevues rend également compte des défis liés à l’apprentissage du métier d’étudiant qui peuvent entraver la persévérance de nos participants. Enfin, les résultats font état des suggestions des participants quant aux besoins d’encadrement et de soutien soit l’accessibilité aux services d’information académique afin de contribuer à l’intégration académique et sociale des étudiants immigrants maghrébins et de les mieux soutenir dans leur affiliation institutionnelle et sociale. Outre, l’avancement des connaissances scientifiques sur la persévérance des étudiants immigrants maghrébins, les résultats de notre recherche pourraient encourager les instances institutionnelles de l’UdeS à mettre en place les mesures d’encadrement nécessaires afin de soutenir ces étudiants dont les besoins sont multiples. En outre, la mise en évidence des dimensions de la persévérance de ce sous-groupe d’étudiants pourrait contribuer à faciliter leur cheminement académique ainsi que leur intégration socioprofessionnelle au Québec.
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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 | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".