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Enregistrement W3195798258 · doi:10.11575/prism/37387

Investigating Migration through the Phenomenon of School Integration: Anaya’s Experience of Resettlement in Canada

2019· article· en· W3195798258 sur OpenAlexaboutno aff
Anusha Kassan, Alissa Priolo, Suzanne Goopy, Nancy Arthur

Notice bibliographique

RevuePRISM (University of Calgary) · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCritical Race Theory in Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhenomenonImmigrationDemographic economicsPolitical scienceSociologyEconomic growthPsychologyEconomicsEpistemology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Using a social justice framework, this arts-based engagement ethnography (ABEE) investigated the phenomenon of school integration among newcomer youth who migrated to Canada. Defined broadly, this phenomenon captures the adjustment of newcomer youth across all aspects of student life – both inside and outside the school context, including English Language Leaning (ELL), academic performance, classroom behaviour, social networking, emotional and familial well-being, involvement in school life, and understanding of the educational system. Specifically, two research questions were investigated: 1) How do newcomer youth experience school? and 2) How do these experiences influence their positive integration into the school system? Results from one participant – Anaya, a 19-year-old cisgender female who migrated to Canada from India with her family at the age of 12 – are presented to illustrate the manner in which the phenomenon of school integration can be used as a point of entry to study migration. These result included the following five themes: 1) The Struggle to Fit In / “I regard myself as a social outsider”, 2) Managing Parental Expectations / “Our values started to clash”, 3) Implications of Self-Exploration / “I was kind of in the middle”; 4) Finding a Passion and Getting Involved / “I became a lot more friendly”, and 4) Embracing a Multicultural Identity / “I am reembracing my heritage.”

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,222
Score d'incertitude au seuil0,447

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,258 · 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.

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

Citations5
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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