Le français comme langue d'insertion sociale et professionnelle des adultes immigrants au Québec : recension de la littérature scientifique
Bibliographic record
Abstract
Ce travail de recension examine la littérature scientifique des dix dernières années concernant le rôle que joue l’apprentissage de la langue française dans l’insertion sociale et professionnelle des personnes issues de l’immigration au Québec. Inspirée de la méthode proposée par Sacré et ses collègues (2021) en conception de revues systématiques en sciences de l’éducation, la recension suit les étapes suivantes, en commençant par : 1) la formulation de la question de recherche ou de recension; 2) la définition des critères d’inclusion; 3) l’identification des études; 4) l’extraction des données; et 5) la synthèse des données. La synthèse des recherches retenues expose la complexité de l’intégration sociale et professionnelle des personnes immigrantes sans connaissance minimale du français au sein de la société québécoise. En outre, apprendre le français pour une personne immigrante au Québec peut être considéré comme un outil d’insertion sociale et professionnelle influent. Cela dit, la connaissance de la langue ne suffit pas pour dépasser certains obstacles persistants dans le processus d’adaptation des personnes issues de l’immigration au Québec. _____________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : français, langue seconde, insertion sociale et professionnelle, immigration, éducation des adultes
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 | 0.012 | 0.024 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.008 | 0.013 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.004 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 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".