The Experience of Absorption of New Immigrant Adolescents in the Digital Age, as Perceived by Mentors Who Work With Them From a Social-Emotional Point of View
Notice bibliographique
Résumé
Immigration of adolescents involves multiple, many-faceted changes. This study examined the experience of absorption of adolescents in Israel, in the digital age, through the eyes of mentors who work with them, from the mentors’ social-emotional perspective of themselves and of their students. In this mixed-method study, 122 mentors completed questionnaires with closed and open-ended questions, and wrote extensively about their difficulties. The findings show that most mentors (66%) worked hard to make their students part of the social fabric. Some of the mentors (34%) encountered problems resulting from misunderstandings and poor communication because of language difficulties and lack of control over pragmatic aspects in a sociocultural context. They strove to raise social awareness in the adolescents through observation, and to provide tools for reading and responding to behaviors, all the while encouraging social involvement. Mentors thought that digital environments helped them and the adolescents in their coping. Thanks to digital environments, especially smartphones, adolescents were able to blend into their new environment. Translation, databases, numerous applications, and groups on social networks respond to their needs and help with difficulties they encounter in real time, creating a sense of social connection and belonging.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».