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Enregistrement W2735451156 · doi:10.14328/mes.2017.6.30.125

Who am I?: A case study of a multicultural boy’s identity

2017· article· en· W2735451156 sur OpenAlexaboutno aff
Jayoung Ki

Notice bibliographique

RevueMulticultural Education Studies · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueJewish and Middle Eastern Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMulticulturalismIdentity (music)PsychologySociologyGender studiesArtPedagogyAesthetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Along with increasing local and global multiculturalism, many scholars are interested in understanding how multicultural children negotiate their identity and their ideological becoming in the sociocultural environment. This study (delves into) one 9-year-old Canadian-Korean boy’s understanding of his identity as a multicultural child while living in Seoul, South Korea. I used Bakhtin’s dialogic theory of language in this inquiry. I also used a narrative case study methodology to understand the diverse ways that he represents his sociocultural worlds by recounting his events or actions within and across cultures. I interviewed him in an in-depth way for three months. The main results were as follows. First, identity is a continuous, enacted, and negotiated process of becoming in different spaces and places. Second, one’s identity is strongly influenced by languages that one uses within his sociocultural contexts. Third, a child can be an active inquirer who voluntarily expresses, voices, and represents his diverse identities. These findings suggest that understanding a 9-year-old Canadian-Korean boy’s dynamic identity construction as a multicultural child is an important way to understand his diverse positionings, values, and beliefs in his social world. More qualitative inquiries of multicultural children and their voices are needed to better understand how multicultural children perceive, negotiate, and construct their identity in multiple sociocultural environments.

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)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,094
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,123
Tête enseignante GPT0,446
Écart entre enseignants0,324 · 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'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

Citations2
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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