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Enregistrement W1830381407 · doi:10.25071/1920-7336.34723

Aspirations for Higher Education among Newcomer Refugee Youth in Toronto: Expectations, Challenges, and Strategies

2012· article· en· W1830381407 sur OpenAlexafffundvenueabout
Yogendra Shakya, Sepali Guruge, Michaela Hynie, Arzo Akbari, Mohamed Malik, Sheila Htoo, Azza Khogali, Stella Abiyo Mona, Rabea Murtaza, Sarah Alley

Notice bibliographique

RevueRefuge Canada s Journal on Refuge · 2012
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMigration, Health and Trauma
Établissements canadiensUniversity of TorontoYork UniversityToronto Metropolitan UniversityAccess Alliance Multicultural Health and Community Services
Organismes subventionnairesUniversity of TorontoYork University
Mots-clésRefugeeContext (archaeology)EmpowermentGender studiesPolitical scienceVulnerability (computing)Focus groupSociologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A large percentage of refugees have low levels of education and official language fluency upon arrival in Canada. Thi spaper discusses educational goals of newcomer refugee youth from three communities in Toronto (Afghan, Karen, and Sudanese), and explores how these are linked to premigration and post-migration determinants. Guided by community-based research principles, we collaborated with eight refugee youth peer researchers and conducted ten focus groups and thirteen interviews with refugee youth. Results show that newcomer refugee youth develop strong aspirations for higher education in Canada as a proactive response to overcome pre-migration experiences of forced migration and educational disruptions. We then discuss how these youth negotiate educational goals in post-migration context in relation to shifts in family responsibilities and everyday encounter with multiple systemic barriers in Canada. In doing this, we examine the thin line between vulnerability and empowerment that refugee youth straddle and reveal policy gaps and contradictions in the depoliticized humanitarianism within refugee resettlement in Canada.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,987
Score d'incertitude au seuil0,991

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,059
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,292 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations177
Publié2012
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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