Factors Affecting Academic Outcomes among Immigrant and Refugee Youth Arriving to Calgary from Arab Countries
Notice bibliographique
Résumé
Canada has a long history of welcoming immigrants and refugees from all over the world. Currently, newcomer youth represent 25 % of all Canadians under the age of 18 (Statistic Canada, 2012). Furthermore, with the recent influx of Syrian refugees, this percentage is expected to increase, as within the 25,000 refugees who arrived in Canada until February 2016, 48.8 % were under the age of 18 (IRCC, 2015). The Canadian school system has had little time to react to this influx. Research among immigrant and refugee youth focused mainly on the three main Canadian cities of Montreal, Toronto and Vancouver, (Anisef & Kilbride, 2003) and very little is known about newcomer youth in Calgary, Alberta. Prior studies have shown that newcomer youth have faced challenges, (Ochocka, et al., Kelly, 2014) however, very little is known about what kind of challenges might immigrant and refugee youth from Arab countries have and, how would they face it as compared to other ethno-cultural groups of newcomers. The purpose of the study was to explore factors helping or challenging youth in terms of academic outcomes in Calgary, Alberta, and how this population of students can be better supported.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».