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Record W7027627862

Défis et stratégies d’intégration des étudiantes et étudiants internationaux inscrits aux DEC de l’EIHT du Collège LaSalle

2020· other· fr· W7027627862 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueKnowledge UdeS (Institutional Deposit of the University of Sherbrooke) · 2020
Typeother
Languagefr
FieldAgricultural and Biological Sciences
TopicBanana Cultivation and Research
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsLimitingContext (archaeology)GloomWork (physics)
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Au 21e siècle, nous voyons un phénomène d’internationalisation des études à travers la planète. Ce mouvement est loin d’être absent au Québec où des milliers d’étudiantes et d’étudiants venus de l’étranger migrent de manière temporaire à l’aide d’un visa d’études qui leur octroie un statut d’étudiantes et d’étudiants internationaux, afin d’effectuer leurs études supérieures, de niveau collégial propre au curriculum québécois, ou universitaires. Cette vague d’étudiantes et d’étudiants internationaux est loin d’être marginale à l’École Internationale d’Hôtellerie et de Tourisme (EIHT) du Collège LaSalle de Montréal. En effet, à l’automne 2016 plus de 50 % de ses effectifs étaient issus de l’international (SRAM, 2017). Il en ressort une diversité accrue au sein de la population étudiante doublée d’une grande diversité du corps professoral également. Les difficultés personnelles; dans ce cas auxquelles ces étudiantes et étudiants internationaux font face, s’apparentent à une certaine vulnérabilité et à une anxiété qui trouveraient leur origine dans l’éloignement, l’isolement et l’absence de soutien familial voire certaines difficultés financières. De plus, le choc face à des relations interpersonnelles et des valeurs culturelles différentes viennent se rajouter à la liste des obstacles qui influenceraient leur motivation. Cette adaptation culturelle se fait également au niveau académique, car, pour certaines et certains d’entre eux, les évaluations formatives et sommatives sont souvent des mises en situation, ce qui rend les examens plus difficiles et qui reflète l’inadéquation de leurs méthodes d’apprentissage au regard de l’approche par compétences de mise au Québec. Pour réussir, les étudiantes et étudiants internationaux se dotent de stratégies allant du simple déni à l’intégration totale. Le contexte de grande diversité et la forte proportion d’étudiantes et d’étudiants internationaux dans les rangs des trois DEC de l’EIHT nous incitent à connaître leurs parcours et à identifier les difficultés, les obstacles rencontrés lors de leur séjour au Québec tant au niveau personnel qu’au niveau académique, mais également les stratégies mises en oeuvre pour réussir leurs études et leur adaptation à leur nouvel environnement de vie même si celui-ci est parfois temporaire, soit de la durée des études, 3 ans ou plus, selon le nombre de cours qu’elles ou ils auront choisi d’effectuer par session. La question de recherche se pose ainsi : « Quels sont les obstacles rencontrés et les stratégies mises en oeuvre qu’ont en commun les étudiantes et étudiants internationaux inscrits en DEC de l’EIHT? » Les données de recherche sont recueillies par questionnaire auprès d’étudiantes et étudiants internationaux des trois années des trois programmes de l’EIHT du Collège LaSalle et les résultats compilés sous forme de statistiques descriptives. Nous présentons un portrait des obstacles rencontrés par ces étudiantes et étudiants internationaux dans leur intégration scolaire et culturelle au Collège LaSalle et les stratégies qu’ils ont utilisées pour les surmonter. Tout en respectant l’éthique, la confidentialité et l’anonymat des participantes et participants, le questionnaire est distribué dès la semaine 7 à l’hiver 2020 et sert d’instrument de collecte de données pour cette recherche dont l’analyse se fait aussi à l’hiver 2020 ainsi que le dépôt de l’essai.

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)0.014
metaresearch head score (Gemma)0.019
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: Qualitative
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.845
Threshold uncertainty score0.308

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0140.019
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0020.003
Science and technology studies0.0190.018
Scholarly communication0.0200.010
Open science0.0020.017
Research integrity0.0030.008
Insufficient payload (model declined to judge)0.0140.002

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.

Opus teacher head0.025
GPT teacher head0.238
Teacher spread0.213 · 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 designQualitative
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

Citations0
Published2020
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