Diversity, Growth, and Understanding: School Responses to Immigration in Rural New Brunswick
Notice bibliographique
Résumé
The province of New Brunswick is growing its population through immigration and retention strategies of newcomers to grow and stabilize its economy. Many communities, traditionally unaccustomed to such growth, are now experiencing a rapid shift in their ethnocultural populations. This report is based on a case study research conducted in three rural New Brunswick schools in three closely connected communities. Each school is confronting their own issues with the shift in their student demographics, but all share common strengths and challenges. The researchers identified four main intersecting themes, each connected to a sub-theme. They found that: 1). Newcomer students are striving hard to learn and live in an English culture; 2). Newcomer students are working to belong in their school through finding Canadian-born friends and allies; 3). Educators and newcomer students are mindful that deficit thinking hinders language and verbal communication; and 4). Stereotypical perceptions about new immigrants taking jobs away from New Brunswickers are pervasive and consistent in the schools and communities that were studied. As more newcomers arrive in the province, the researchers advocate that educators and school leaders need more knowledge and support for working with newcomer students and families. Further, deeper conversations about stereotyping and racism will need to occur to effectively eradicate the negative perceptions about immigrants and immigration in the province.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,033 | 0,011 |
| Communication savante | 0,007 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».