Le soutien social des personnes étudiantes internationales pendant la pandémie de COVID-19
Bibliographic record
Abstract
Cette étude de nature qualitative vise à décrire le rôle qu’a joué, pour les personnes étudiantes internationales, le soutien familial et social pendant la pandémie de COVID-19. En effet, nous avons effectué 17 entrevues semi-dirigées auprès de personnes étudiantes internationales de 2 e et 3 e cycles provenant de neuf pays différents Maroc, République démocratique du Congo, France, Tunisie, Rwandam Corée du Sud, Chine, Équateur et Cameroun dans une université québécoise en région éloignée, le cas de l’Université du Québec en Abitibi-Témiscamingue (UQAT). Les principaux résultats montrent que, malgré que les personnes participantes aient vécues les mêmes problèmes que la population québécoise (isolement physique et social, difficulté de subvenir à leurs besoins de base et à tisser des relations sociales), ils ont pu trouver refuge dans la consolidation et le maintien des liens avec la famille et les amis laissés au pays d’origine. Nous pouvons conclure que le rapprochement à leur communauté dans leur pays d’origine a pu jouer un rôle prépondérant dans le raffermissement de liens amicaux qui ont contribué positivement à briser leur isolement et favoriser leur résilience et leur endurance face aux aléas de la pandémie.
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 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".