Le processus d'adaptation psychosociale aux études universitaires dans un contexte d'acculturation: une étude qualitative auprès d'étudiants internationaux inscrits dans une université canadienne
Bibliographic record
Abstract
Les étudiants internationaux rencontrent plusieurs défis dans le processus d'adaptation psychosociale aux études universitaires. Ces défis peuvent être de nature sociale, académique, vocationnelle ou psychologique. Cette étude vise à décrire le processus d'adaptation psychosociale dans un contexte d'acculturation, chez des étudiants internationaux inscrits dans un programme universitaire dans une université canadienne. En se basant sur une méthodologie qualitative, sept entrevues semi-structurées ont été analysées selon une approche thématique. Les résultats décrivent les défis sur le plan socioculturel, académique, vocationnel et psychologique, ainsi que les stratégies d'adaptation mobilisées par les participants pour faire face à ces défis. L'étude met en lumière la dynamique multidimensionnelle du processus d'adaptation psychosociale aux études universitaires et souligne l'apport de l'acculturation au sein de ce processus. Enfin, l'étude propose un modèle d'adaptation psychosociale aux études universitaires qui prend en compte l'effort d'acculturation.
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 | 0.018 | 0.021 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".