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Enregistrement W3181792703 · doi:10.1177/21676968211027674

Bridging Cultural Identities: Examining Newcomer’s Post-Secondary School Integration Experiences Through an Arts-Based Ethnographic Approach

2021· article· en· W3181792703 sur OpenAlexafffund
Jessica F. Saunders, Michelle Zak, Emily Matejko, Anusha Kassan, Rabab Mukred, Alissa Priolo

Notice bibliographique

RevueEmerging Adulthood · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEarly Childhood Education and Development
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésBiculturalismEthnographyNegotiationSociologyIdentity (music)ImmigrationCultural identityFocus groupEthnic groupPsychologyPedagogyGender studiesNeuroscience of multilingualismAestheticsAnthropologySocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many modern emerging adults undertake the task of identity development while navigating life on a post-secondary campus, where they assimilate to new social and learning environments. Emerging adult newcomers (i.e. immigrants) must navigate additional developmental challenges as they reconcile their cultural, ethnic, and personal identity development simultaneously while facing systemic barriers to post-secondary integration. We employed an arts-based engagement ethnography to investigate the post-secondary integration experiences of 10 emerging adults from a person-first perspective. Through cultural probes, individual semi-structured interviews, and focus groups, we identified four key structures to participants’ integration experience: fitting in (through assimilation and accommodation), biculturalism, managing familial expectations, and being a newcomer in the classroom. This research clarifies the key experiences shaping young newcomer identity development and highlights the profound ways in which young newcomers negotiate and reconcile their intersecting identities while integrating into new education contexts following migration.

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)0,004
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,005
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,073
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,303 · 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

Citations7
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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