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Enregistrement W2184188347

Immigrant Students' Academic Performance in Australia, New Zealand, Canada and Singapore.

2014· article· en· W2184188347 sur OpenAlexaboutno aff
Asma Akther, Julie Robinson

Notice bibliographique

RevueAustralian Association for Research in Education · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueParental Involvement in Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImmigrationDisadvantageAcademic achievementPolitical scienceEconomic growthReading (process)Demographic economicsSociologyPedagogyEconomics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Immigrants to the USA and Western Europe show a disadvantage in academic achievement that persists into the second generation. In contrast, an immigrant advantage is often seen in countries with selective immigration policies. This paper examines whether four countries with selective migration policies continue to show an academic advantage in data from PISA 2012; whether the advantage applies equally across reading, mathematics and science; and whether any advantage can be attributed to greater access to three personal (school belonging, attitude towards school learning activities and outcomes), and two teacher-related academic resources (student-teacher relationship, teacher support). Three groups (first-generation immigrant; second-generation immigrant; native-born) of 15-year-old students were compared in Australia, New Zealand, Canada, and Singapore. In Australia and Singapore, first- and secondgeneration immigrant students showed an advantage in all three subjects. In New Zealand and Canada, there was no evidence of a consistent immigrant disadvantage. The five academic resources were related to individual differences in PISA scores, but did not account for differences between migrant and native students. “Immigration is one of the defining issues of the 21st century. It is now an essential, inevitable and potentially beneficial component of the economic and social life of every country and region” (Brunson McKinley, Director General, International Organization for Migration, 2007). As a result, education systems in most countries are now responsible for ensuring that large and diverse populations of immigrant students develop the academic skills and knowledge necessary for successful resettlement. Although immigration is now a global phenomenon, it remains particularly salient in traditional “countries of immigration” (USA, Canada, Australia, New Zealand). Over 25% of Australia’s population are immigrants, and over 46% of Australians are either immigrants or have a parent who was an immigrant (Australian Bureau of Statistics, 2012). Some “countries of immigration”, including Australia, New Zealand, Canada and Singapore, are distinctive because a large proportion of their intake of long-term migrants is reserved for skilled workers (Bryant, Genc & Law 2004; Hugo, 2006;

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,101
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,133
Tête enseignante GPT0,474
Écart entre enseignants0,341 · 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'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

Citations5
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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