Représentations sociales et inclusion/exclusion des communautés étudiantes latino-américaines : le cas du CUAL à l'UQAM
Bibliographic record
Abstract
Ce mémoire fait état d’une recherche partenariale avec le CUAL (comité UQAM Amérique Latine), laquelle vise deux objectifs : (a) dresser le bilan sur la situation de l’inclusion et de l’exclusion des communautés étudiantes latino-américaines à Montréal et plus précisément à l’UQAM afin de comprendre comment les représentations sociales participent à cette inclusion/exclusion; (b) amener une réflexion sur ce sujet auprès des membres du CUAL et de la communauté étudiante qu’il·elle·s desservent; ceci dans le but de leur proposer des actions visant à déconstruire les représentations des communautés étudiantes latino-américaines et du CUAL, afin de favoriser leur inclusion au sein de la communauté uqamienne. Pour y arriver, un total de quatre focus groups ont été réalisé, trois avec les membres du CUAL et un avec des membres de la communauté étudiante qu’il·elle·s desservent. A cela s’ajoute l’utilisation d’un journal de bord qui m’a accompagné tout au long de cette recherche partenariale. L’analyse thématique des données a mis en avant les représentations autour des différences, les représentations autour des capacités ainsi que les représentations typées des communautés latino-américaines. L’analyse a également fait émerger cinq thématiques concernant l’inclusion et l’exclusion: l’assimilation, la langue et l’accent, la reconnaissance des expertises et compétences, la culture individualiste/ culture collectiviste et enfin, le manque de ressources et de volonté de l’UQAM pour inclure les communautés étudiantes latino-américaines. _____________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : communication interculturelle, recherche partenariale, représentations sociales, inclusion/exlcusion, communautés étudiantes latino-américaines, CUAL
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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 | 0.007 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.014 | 0.014 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.005 |
| Open science | 0.002 | 0.011 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.000 |
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".