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Record W7025441661

Vers une mobilité internationale enrichie au niveau universitaire : le cas de la Tunisie et du Québec

2008· other· fr· W7025441661 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueArchipelago (Université du Québec à Montréal) · 2008
Typeother
Languagefr
FieldEnvironmental Science
TopicAir Quality and Health Impacts
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsContext (archaeology)Political correctnessGlobal challenges
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Ce projet de recherche traite de la mobilité internationale des étudiants universitaires au Québec et en Tunisie. Le but de cette recherche est de sensibiliser les responsables de la mobilité étudiante en Tunisie de même que les étudiants tunisiens eux-mêmes en leur donnant un aperçu du développement et du fonctionnement du phénomène de la mobilité internationale étudiante au Québec. Pour ce faire, l'étude tente de déchiffrer les facteurs influençant la décision d'un étudiant à participer ou non à une mobilité internationale et elle détermine, également, les impacts et les bienfaits qu'engendre une telle expérience. La première partie du mémoire se veut définitionnelle et théorique. Elle présente l'introduction générale en y incluant une mise en contexte et les objectifs de l'étude. En deuxième lieu, cette partie expose les fondements théoriques et les études empiriques sur lesquels se construit l'étude. La deuxième partie est descriptive avec une analyse de premier niveau. Elle souligne, par ailleurs, la stratégie du Québec qui a su faire de la mobilité internationale une question d'intérêt majeur et met l'accent sur l'aspect gestionnaire de la mobilité internationale au Québec et en Tunisie. Il s'est avéré que la Tunisie est largement en retrait par rapport au Québec quant à la gestion de la mobilité internationale. La troisième partie répond aux questions de recherche qui ont guidé le développement de cette étude. Cette partie se distingue par son côté pratique et concret de l'analyse de la mobilité internationale étudiante. Elle commence par présenter le cadre méthodologique de l'étude; ensuite, elle présente une analyse bien détaillée des résultats obtenus quant aux facteurs influençant la décision d'un étudiant à participer ou non à une mobilité internationale et les impacts d'une telle expérience tels que perçus par les étudiants qui y ont participé. Il en ressort que les facteurs d'intérêt personnel, les facteurs institutionnels et les facteurs environnementaux influencent la décision d'un étudiant à participer ou non à une mobilité internationale. Et, les principaux freins empêchant la participation à une telle expérience sont: la contrainte financière, l'ignorance de ce type d'activité et la contrainte professionnelle. Enfin, il s'est avéré que la mobilité internationale a, tout d'abord, des impacts sur les compétences individuelles, ensuite, sur la carrière professionnelle de ceux qui y ont participé. Comparativement, les résultats des étudiants tunisiens diffèrent des résultats des étudiants québécois quant à l'importance des facteurs d'influence, des freins à la mobilité et des impacts. Le dernier chapitre conclut l'étude par un retour sur les résultats, les limites de la recherche, les possibilités de recherche futures et offre des recommandations précises destinées aux responsables de la mobilité internationale en Tunisie; afin de développer et d'améliorer davantage la gestion de ce phénomène sachant que le nombre d'étudiants tunisiens qui partent à l'étranger pour études ne cesse de croître d'une année à l'autre. ______________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Mobilité internationale étudiante universitaire, Gestion de la mobilité étudiante, Facteurs d'influence, Impacts d'une mobilité internationale, Programme d'échange, Étudiants québécois, Étudiants tunisiens.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.057
Threshold uncertainty score0.417

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0020.005
Science and technology studies0.0090.003
Scholarly communication0.0070.002
Open science0.0010.003
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0150.001

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.

Opus teacher head0.009
GPT teacher head0.206
Teacher spread0.197 · 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 source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
Domainnot available
GenreOther

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

Citations0
Published2008
Admission routes1
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