Le processus d’intégration au Québec par la francisation : les obstacles et facilitateurs pour les nouveaux arrivants
Bibliographic record
Abstract
Je tiens premièrement à remercier tout particulièrement et sincèrement ma directrice de recherche, Mme Estibaliz Jimenez, pour son soutien, ses conseils et sa patience dans ce processus académique.Mme Jimenez a su faire preuve de compréhension et s'est montré une guide hors pair, réfléchie et pertinente.Elle a su croire en moi dans les moments de doutes et a su être juste dans ses critiques pour me permettre d'atteindre mes objectifs et me rapprocher de l'obtention de ce titre tant souhaité de psychoéducatrice.J'aimerais aussi prendre le temps de remercier le personnel de la bibliothèque, tout particulièrement Mme Marjorie Bilodeau.Ils ont fourni de l'aide technique essentielle en début de recherche et se sont montrés disponibles et à l'écoute, peu importe les besoins exprimés.Pour finir, merci à mon entourage, ma famille et mes amis.Merci d'avoir cru en moi malgré les embûches et les doutes, merci de votre patience et surtout, merci de votre support.Ma carrière scolaire m'aura amené plusieurs défis et je m'estime chanceuse d'avoir pu les vivre avec vous à mes côtés.Cela me donne de la confiance et de la détermination pour relever mes défis professionnels comme future psychoéducatrice.
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 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.035 | 0.011 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.005 |
| Open science | 0.002 | 0.006 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 0.002 |
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".