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Enregistrement W2061619245 · doi:10.3102/0002831215574576

“If We Can’t Do It, Our Children Will Do It One Day”

2015· article· en· W2061619245 sur OpenAlexaff
Sonia Roubeni, Lucia De Haene, Eva Keatley, Nira Shah, Andrew Rasmussen

Notice bibliographique

RevueAmerican Educational Research Journal · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation and experiences of immigrants and refugees
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGrounded theoryImmigrationThematic analysisNarrativeSalience (neuroscience)Qualitative researchSocial psychologyPsychologyCoding (social sciences)SociologyDevelopmental psychologySocial scienceGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study examined migration narratives of West African immigrants for the connections between experiences of loss and educational aspirations for their children. The qualitative design consisted of three interviews per family in which parents ( N = 20, 12 families) were asked to narrate their families’ migration histories. Transcripts were analyzed using grounded theory followed by thematic coding. Discussions of loss were markedly proximal to discussions of children’s education. Schooling was described as providing upward mobility but conflicting with education at home, which was seen as fostering traditional values. Discussion contextualizes findings using Hobfoll’s conservation of resources theory and Kagitçibasi’s family change theory. Implications include salience of loss to educational aspirations and school-family partnerships for immigrants.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0080,009
Communication savante0,0020,004
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,104
Tête enseignante GPT0,479
Écart entre enseignants0,375 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations82
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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