MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2936869281

In their own words: Can transnational students decolonize the English Canadian university?

2018· article· en· W2936869281 sur OpenAlexaffabout
Andrea Rosenfield

Notice bibliographique

Revue2019 Conference of the Canadian Society for the Study of Education · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueSecond Language Learning and Teaching
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPedagogyImmigrationSociologyLiteracyDiversity (politics)Higher educationIdentity (music)Construct (python library)Cultural diversityInternational educationPolitical scienceLaw
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Enrolment at Canadian universities is on the rise for students from other countries of origin. But persistent standards of academic English in higher education present a barrier to many students who are not native-English speakers (Sterzuk, 2015; Marshall & Moore, 2013). Transnational students, from international students to recently arrived immigrants, represent a group that should be recognized for its diversity so that an appropriate range of support can be offered (Kenyon, Frohard-Dourlent & Roth, 2012). This study draws on the experiences and perspectives of a small group of transnational students who participate in a university language exchange. Their experiences suggest that while faculty, staff and administration should attend to students’ requests for support, transnational students may be able to draw on a wealth of linguistic resources and literacy practices, leveraging them for academic and social success. As they learn, socialize and enact their identities in and through different languages, these students disrupt the construct and practice of a single, standard, academic English. As their identities and activities like the language exchange open up a new linguistic and cultural space, transnational students could lead the way in decolonizing the English Canadian university.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,051
Score d'incertitude au seuil0,373

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0370,025
Communication savante0,0150,012
Science ouverte0,0030,007
Intégrité de la recherche0,0050,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,221 · 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

Citations1
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revue2019 Conference of the Canadian Society for the Study of EducationMême sujetSecond Language Learning and TeachingTravaux en français237 207