MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1912515375 · doi:10.2390/jsse-v14-i3-1403

Brokering Identity and Learning Citizenship: Immigration Settlement Organizations and New Chinese Immigrants in Canada

2014· article· en· W1912515375 sur OpenAlexaffabout
Yidan Zhu

Notice bibliographique

RevueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals) · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGlobal Education and Multiculturalism
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImmigrationCitizenshipSettlement (finance)Government (linguistics)Identity (music)SociologyPolitical sciencePublic administrationGender studiesLawPoliticsEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper examines citizenship learning and identity construction of new Chinese immigrants in a Canadian immigration settlement organization (ISO). I address the gap between the concept of “settlement” and “citizenship” generated by government-funded ISOs and new immigrants’ actual practices in these programs. I adopt Dorothy Smith’s approach of examining the social organization of people’s everyday lives (Smith 2005) in order to unpack the ruling relations behind the immigrant settlement services and to take the standpoint of Chinese new immigrants. Under this framework, I analyze a Canadian federal government’s funding criteria for ISOs and a settlement program’s annual report to unpack the ruling relations behind the texts. I further conduct in-depth interviews with two Chinese new immigrants in a Canadian ISO to understand the ruling relations behind citizenship learning and brokering activities in Canadian ISOs from the immigrants’ standpoint.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
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 Opus0,111
Tête enseignante GPT0,504
Écart entre enseignants0,393 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations3
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals)Même sujetGlobal Education and MulticulturalismTravaux en français237 207