L’insertion professionnelle des personnes issues de l’immigration dans les centres de services scolaires québécois
Bibliographic record
Abstract
Le réseau de l’éducation, tout comme l’ensemble des secteurs d’activités, est confronté à la pénurie de main-d’oeuvre. Plusieurs postes, au sein des centres de services scolaires (CSS), peuvent rester vacants, et ce, pour une durée de plusieurs semaines, voire plusieurs mois pouvant compromettre la qualité de l’enseignement. Afin de tenter d’y remédier, certains CSS se sont tournés vers le recrutement à l’international afin d’attirer des travailleur(euse)s immigrant(e)s capables de répondre aux besoins de personnel dans les écoles et les centres. Toutefois, l’intégration de ces nouvelles recrues dans leur milieu de travail n’est pas toujours facile, malgré tous les efforts déployés pour les accueillir. La question de l’intégration reste un défi majeur dans de nombreux cas et plusieurs facteurs peuvent compromettre leur IP (Niyubahwe et al., 2022), que ce soit par le manque d’informations ou d’outils de travail, les défis de francisation ou encore par le manque de support et d’accompagnement de leur supérieur immédiat. À cet effet, les CSS, tout comme les autres entreprises, doivent fournir un soutien supplémentaire pour aider ces travailleur(euse)s immigrant(e)s à s’adapter à leur nouvel environnement de travail. La revue de littérature, ainsi que l’analyse des résultats de la présente étude ont permis d’identifier plusieurs dispositifs pouvant favoriser l’IP des personnes issues de l’immigration, que ce soit par le jumelage et le mentorat, par les journées d’observation ou bien par la transmission d’informations lors de leur arrivée en fonction. Bref, ce mémoire expose les résultats d’une recherche exploratoire dont le premier objectif a pour but d’identifier les besoins des personnes issues de l’immigration (toutes catégories d’emploi confondues) permettant ainsi d’exposer les facteurs clés favorisant l’IP. Le deuxième objectif de cette présente recherche est d’identifier les besoins des directions et directions adjointes d’école et de centre en termes d’accueil d’accompagnement des personnes issues de l’immigration (toutes catégories d’emploi confondues). Afin d’y parvenir, deux questionnaires distincts ont été administrés pour la présente étude : un questionnaire conçu pour les employé(e)s issu(e)s de l’immigration (n =174) et un deuxième questionnaire conçu pour les directions et directions adjointes d’école et de centre (n = 76). Ce sont les résultats des questionnaires qui seront analysés dans la présente recherche. _____________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Travailleur étranger, immigration, insertion professionnelle, centre de services scolaire, milieu de travail, direction d’école.
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 | 0.005 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.024 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.006 |
| Research integrity | 0.003 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.017 | 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".