Narratives as Catalysts for Transformation and Social Action Planning within the Hong Kong Indonesian Migrant Community
Notice bibliographique
Résumé
This paper discusses the use of written and oral narratives, composed as classroom assignments by adult Indonesian migrant workers, sojourning in Hong Kong. Individually written narratives embody group-common elements that can be acted upon, thus becoming catalysts for personal growth and for group social action planning. Personal growth includes refocusing personal identity away from the societally imposed and devalued ‘domestic helper’, toward identities that offer self-empowerment. Redefining personal identity within a group learning situation also builds group identity which can be directed toward confronting hegemonic forces. This is done on four fronts: firstly, by claiming the symbolic right of cultural space and by demanding respect within the larger Hong Kong community; secondly, by publicly agitating against government policies, such as human rights and minimum wage legislation, that migrant workers believe disadvantage them; thirdly, by increasing ability in English, Cantonese, and basic computer applications that specifically meet Indonesians’ work requirements and interests; and finally, by building the capacity to confront employers in claiming government guaranteed minimum wages and rest days. Through these actions, the opportunity for both personal and societal transformation is created.Data was collected through journal narratives and semi-structured qualitative interviews with migrants who were taking weekly English languages classes at a small private training center in Hong Kong.
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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 | 0,007 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,021 |
| Communication savante | 0,009 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».