Erasmus+ SERAFIN Project - Report on the reception and language training at the university for students in exile(s)
Bibliographic record
Abstract
Ce rapport répond à l’un des objectifs du projet européen SERAFIN (Projet européen Erasmus+ 2022, Soutien à la formation des enseignants de langues pour favoriser l'inclusion des étudiants réfugiés dans l'enseignement supérieur) visant à donner un aperçu de l’accueil des personnes exilées (réfugiées, ou en cours de régularisation, demandeuses d’asile ou de protection subsidiaire et apatrides) inscrites dans les établissements universitaires des régions et/ou villes des institutions partenaires du consortium SERAFIN. Il s’agit d’examiner les structures d’accueil, le processus d'accompagnement ainsi que les programmes de formation linguistique existants, et de faire écho aux besoins des enseignant·es et des étudiant·es. Le rapport est basé sur des enquêtes qualitatives menées dans les universités de Grenoble (France), Liège (Belgique), Luxembourg, Rabat (Maroc), Saarbrücken (Allemagne) et Sherbrooke (Canada). Les données ont été récoltées par les membres du consortium SERAFIN et analysées entre octobre 2022 et juin 2023. Le présent rapport, destiné en priorité aux responsables institutionnels et au personnel éducatif, offre une synthèse des éléments-clés qui ressortent de chaque enquête. Il vise à améliorer la compréhension des besoins et des problématiques identifiées localement, à sensibiliser aux enjeux linguistiques et interculturels de l'éducation des étudiant·es en situations (au pluriel car nécessairement diverses) de migration forcée et à nourrir la réflexion sur la mise en place de programmes d'accueil et de formation linguistique efficaces, adaptés aux besoins réels des enseignant·es et des étudiant·es.
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 | 0.014 | 0.012 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.007 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.034 | 0.006 |
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".