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Enregistrement W3110970041 · doi:10.5206/eei.v30i3.13379

Newcomer Families’ Participation in Early Childhood Education Programs

2020· article· en· W3110970041 sur OpenAlexaffvenueabout
Christine Massing, Daniel Kikulwe, Needal Ghadi

Notice bibliographique

RevueExceptionality Education International · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEarly Childhood Education and Development
Établissements canadiensYork UniversityUniversity of Regina
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSocializationSocial capitalContext (archaeology)Qualitative researchCultural capitalFocus groupEarly childhood educationSociologyEarly childhoodPublic relationsPedagogyEconomic growthPsychologyPolitical scienceDevelopmental psychologySocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Early childhood education and care (ECEC) programs are often the first point of contact that newcomers have with formal institutions in their new country, and function as sites wherein children can gain access to the language, rules, and customs of the dominant society. However, newcomer families may experience specific barriers to accessing programs due to the lack of recognition of their existing social and cultural capital within the host country. Reporting on part of a larger mixed-methods study focused on the post-migration barriers to integration experienced by newcomers, this article explores newcomer families’ perspectives on the issues affecting their participation in ECEC programs. Qualitative data were collected from 96 newcomers to Canada during 13 focus groups. The findings suggest newcomer families grapple with reconciling three main points of disjuncture or conflict associated with these child care decisions: social networks, necessity and opportunity, and socialization goals. While participation in ECEC programs facilitated the development of forms of capital valued in the new context, these families also felt compelled to shed some of their own aspirations for their children’s socialization and learning.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,157
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,326 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations7
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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