Maneuvering through the treacherous terrains of America’s Colleges/Schools of Education
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Some aspiring African students prefer to travel “abroad” or overseas for example, the United States, Canada, Germany, France, and other developed countries to further their careers. This was a common practice for well-to-do families. To be more specific, some rich families in Nigeria tend to overlook higher institutions in their country. In my case, my dad inspired me, many decades ago, about travelling overseas to study. I was probably 12 years old when he hinted to me that his wish was for me to study overseas even though he did not mention any particular country. Ever since my dad indicated that desire, I accepted his wish until it came into fruition 20 years later. Specifically, in August 1979, I began my journey to the United States of America. However, while in the foreign land many African students confront multidimensional problems that range from prejudicial perceptions to illusory generalizations. For many Africans, problems include difficulty adjusting to a new cultural environment, xenophobia, misrepresentation, and miscategorization. Despite such problems, they are able to succeed and excel in their chosen professions. In this article, I discuss my experiences while maneuvering the treacherous terrain of America’s Colleges/School of Education.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,037 | 0,018 |
| Communication savante | 0,008 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».