Défis de l'expérience des étudiantes et des étudiants internationaux à l'université et pistes d'action pour les soutenir : recension de la littérature scientifique
Bibliographic record
Abstract
Cet essai explore les défis vécus par les étudiantes et étudiants internationaux (EI) dans les universités québécoises, en particulier sur les plans linguistique, relationnel, scolaire et institutionnel. À partir d'une recension d'écrits scientifiques récents, il met en lumière les barrières à l'intégration que les EI rencontrent, comme la difficulté de tisser des liens avec les étudiantes et étudiants locaux (EL), la perte de points de repères et la construction de nouveaux face aux méthodes d’enseignement, les perceptions de discrimination et les limites du soutien institutionnel. L’analyse montre aussi que certains facteurs, comme le soutien des pairs, la résilience personnelle et les programmes de mentorat peuvent aider à mieux vivre la transition dans un nouveau contexte de vie et d’études. En tant qu’étudiante immigrante, ce sujet me touche particulièrement. Ce travail est une façon de mieux comprendre mon propre parcours, mais aussi de proposer des pistes d’action concrètes pour améliorer l’inclusion des EI et de les soutenir dans le milieu universitaire québécois. _____________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : étudiantes et étudiants internationaux, expérience, université, intégration, défis.
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 | 0.021 | 0.031 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.016 | 0.014 |
| Scholarly communication | 0.017 | 0.010 |
| Open science | 0.003 | 0.009 |
| Research integrity | 0.003 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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".