L’éthique et l’éthos dans le développement des programmes à destination des nouveaux arrivants : une réflexion sur l’identité, l’intégration et la langue additionnelle
Bibliographic record
Abstract
Le climat politique actuel vise à vis les populations immigrantes pose des questions sur l’immigration sécurisée, inclusive et équitable. Malgré le discours actuel et la politique déjà en place, des pays d’accueil comme le Canada et la France, ayant des approches distinctes, partagent des problèmes similaires, notamment l’apprentissage de la langue cible, l’intégration, le positionnement et l’identité. Dans le but de mieux comprendre ces problématiques cette étude qualitative comparative interroge directement les acteurs importants dans les domaines de l’enseignement et l’apprentissage de la langue et culture cible (les professeurs et les immigrants, respectivement). L’analyse thématique des résultats d’un sondage en ligne et des entretiens à question semi dirigées suggère que les programmes déjà en place sont limités dans l’ai qu’ils apportent à l’intégration des nouveaux arrivants. Ainsi, les résultats proposent que quel que soit le niveau compétence dans la langue cible, un élément essentiel à l’intégration est un réseau social des nationaux du pays d’accueil.
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 | 0.006 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.011 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".