Desafíos emocionales y sociales de los estudiantes migrantes y su relación con las políticas públicas en Quebec y Salamanca
Bibliographic record
Abstract
En el presente trabajo se especifican algunos de los desafíos emocionales y sociales que enfrentan los estudiantes migrantes en dos contextos sociales y escolares distintos: Quebec (Canadá) y Salamanca (España). A partir del estado del arte existente, inicia el estudio a partir de algunas limitaciones que enfrentan estos estudiantes durante sus procesos de adaptación e integración, en entornos donde no se cuestione la posibilidad de acceder a múltiples prestaciones de bienestar, las políticas educativas y sociales no siempre responden a las necesidades de los estudiantes migrantes. El discurso institucional proyecta una imagen favorable y acogedora para los estudiantes migrantes; sin embargo, de hecho, se evidencian múltiples barreras, como: costos elevados, cambios legislativos frecuentes por cambios de gobierno, poca compañía psicosocial y estrategias poco adaptadas a sus necesidades; lo que genera vulnerabilidad emocional y social que dificultan tanto la permanencia como el bienestar integral de los estudiantes migrantes. Desde una perspectiva crítica, se propone una reflexión de la brecha entre las políticas públicas establecidas y las experiencias concretas de quienes intentan integrarse a los sistemas educativos como estudiantes migrantes. Además, se plantea la urgencia de revisar las políticas para que sean más inclusivas, sostenibles y situadas.
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 | 0.003 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.012 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".