Reimagining an employment program for migrant women: From holistic classroom practice to arts-informed program evaluation
Notice bibliographique
Résumé
This dissertation explores how arts-informed program evaluation contributes to the understanding of an employment program, which was reimagined holistically, for women with immigrant and refugee experience who face barriers entering the Canadian workplace. My practitioner inquiry focuses on a program I managed at an urban community college in partnership with a local community organization. The program supports the development not only of job skills, and English language and literacy, but of social identities that can contribute to success in the search for employment. The decision to launch a women-only program allowed me to surface the experiences and additional burdens conventionally carried by women—for instance, the challenge of childcare as well as periods of absence from the workforce. I used collage-making workshops to learn how these women experienced the program in order to gather knowledge that does not come into focus in the usual standardized evaluation forms or surveys. These arts-informed evaluations enabled students to reflect on the possibilities that the program had afforded them. Informed by theories of social capital and imagined communities and futures, my analysis of their stories showed me that a caring, localized context was paramount for learning. As a practitioner-researcher collaborating with an inquiry community of researchers and drawing on multiple sources of observational, group, and interview data, I was able to explore how, for these migrant women, investment in language and literacy learning in an employment program contributes to the development of confidence, identity, and social relationships, which enables them to overcome barriers. I also argue that a broadened access to an imagined community and imagined future opened up possibilities for the women, which impacted positively on their investment in language learning and their social identity as employable but also as mothers, citizens and community members.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».