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Enregistrement W3015045120

The Use of a Multidimensional Support Model to Examine Policies and Practices for Immigrant Students across Canada

2020· article· en· W3015045120 sur OpenAlexaboutno aff
Louis Volante, Camila Lara, Don A. Klinger, Melissa Siegel

Notice bibliographique

RevueResearch Publications (Maastricht University) · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueReligious Education and Schools
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImmigrationChristian ministryContext (archaeology)Political scienceFace (sociological concept)Public relationsPublic policyEducation policyHigher educationSociologyEconomic growthPedagogySocial scienceEconomicsGeography
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the larger context of migration, the education and integration of immigrant children within Canadian school systems has become a pressing concern for education policy makers. Through a systematic content analysis, this study developed a Multidimensional Support Model to examine education policies and support measures that have been articulated by Ministries and Departments of Education across Canada to facilitate the integration and success of immigrant students in K-12 public education systems. The discussion underscores the timeliness and rationale for Ministries and Departments of Education to develop a stand-alone policy document to address all of the unique needs of immigrant students comprehensively and devote greater attention to the socio-economic challenges immigrant students disproportionately face. Developing this document would also address the importance of greater policy coherence and collaboration among ministry sectors. The utility of the proposed support model, which drew on the existing literature, is also discussed in relation to future research studies.

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)0,011
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,086
Score d'incertitude au seuil0,466

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0040,006
Études des sciences et des technologies0,0050,002
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,349
Tête enseignante GPT0,475
Écart entre enseignants0,126 · 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

Citations6
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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