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Enregistrement W2915977007 · doi:10.20355/jcie29356

Syrian Refugee Families with Young Children: An Examination of Strengths and Challenges During Early Resettlement

2019· article· en· W2915977007 sur OpenAlexafffundvenueabout
Sophie Yohani, Larissa Brosinsky, Anna Kirova

Notice bibliographique

RevueJournal of Contemporary Issues in Education · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMigration, Health and Trauma
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésRefugeePsychosocialArabicFocus groupCitizen journalismParticipatory action researchPsychosocial supportPsychologyDevelopmental psychologyPolitical scienceSociologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With the arrival of a large number of Syrian families to Canada, educators and other service providers are reflecting on best practices to support the psychosocial adaption of refugees from conflict settings. This article draws on a study that examined the psychosocial adaptation of Syrian refugee families with young children in Western Canada, and uses the RAISED Between Cultures framework to discuss their strengths and identified barriers during early resettlement. Using a community-based participatory research approach and critical incident method, the study involved focus groups and semi-structured interviews with ten Arabic-speaking cultural brokers who were working with Syrian refugee families using holistic supports during early resettlement. Data were analyzed thematically both across and within 10 cases, then examined in light of six factors that contribute to refugee children’s outcomes as identified in the RAISED Between Cultures framework. As key figures in refugee children and families’ adaptation to their host country, educators can draw on these findings to identify families’ and children’s’ strengths and challenges during early resettlement to ensure positive child outcomes.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,160
Score d'incertitude au seuil0,317

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0110,005
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,315 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations30
Publié2019
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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