Notice bibliographique
Résumé
At the macro-level, this study investigated the role of education in the adaptation process of adult immigrants. Migration was defined as a developmental event, adaptation was described as the process by which that event is resolved, and learning and education were differentiated using Alleyne and Verner's typology of sources of information. At the micro-level, these concepts were applied to the case of Israeli immigrants to Vancouver, B.C. Four general research questions were posed with respect to the kinds of tasks emerging during adaptation to life in a new society, the relationship of a variety of socio-demographic and other factors to the perceived difficulty of tasks and the use of adult education sources of information in resolving tasks of adaptation. An analytical survey, employing an interview schedule, a magnitude estimation scaling device to measure relative difficulty of tasks and a series of other measures of factors thought to be related to difficulty, was conducted early in 1977 with seventy-two respondents. Analysis included computation of geometric mean difficulty scores, calculation of univariate frequency distribution of socio-demographic variables and of scores of other factors as well as means and correlation co-efficients. Step-wise regression analysis utilized difficulty scores as dependent variable and ten socio-demographic measures as independent variables in an attempt to ascertain the predictive ability of the socio-demographic variables with respect to difficulty. Results of the data analysis identified the most difficult task, finding a satisfying, career-oriented job, indicated that the majority of other tasks of adaptation were being resolved using non-educational sources of information, and that the construct "difficulty" might better be renamed "extent of cultural innovation required" and further investigation of this factor be conducted. Implications were drawn regarding the use of magnitude estimation to assess educational needs of adult immigrants, and the development of policy and programs which meet the needs and aims of both Canadian society and the immigrant learner.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».