Looking for a Life: Nigerian Students Discuss Their Decisions to Study in China
Notice bibliographique
Résumé
The decision to migrate for (ostensibly) educational purposes, is often accompanied by psycho-social feelings of fear, sadness, guilt, pride, happiness and courage. In this report, which is part of a larger study concerning Nigerian student migration to China, five Nigerian university students discuss their motivations for leaving home and studying in China. Students were interviewed on several occasions either on the campus of their university in Guangdong province, China, or in another convenient location near the campus. Narratives were transcribed and examined for commonalities in terms of reasons given for leaving Nigeria, and affective psycho-social feelings surrounding students’ decisions. Narratives are presented in first person accounts and coded for categorical content and episodic form. Episodic form is then graphed, not for quantitative analysis, but to show the positive, neutral and negative affective emotion, displayed during discussions on specific topics. Results reveal a high degree of pride in personal ability, and in the industriousness of kin. They also reveal happiness and a sense of satisfaction by participants in moving their lives forward, and being able to help family members in Nigeria. However, there were also feelings of sadness, anger and frustration at Nigeria’s poor economy, which participants believe is the result of government ineptitude and corruption. This study is limited in that it only considers male Nigerian migrants of the Igbo tribe, studying in Guangdong province. Future researchers are advised to widen the geographical area, include other Nigerian tribal members, and women.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».