Immigrant Intercultural Development: A Perspective Taking Approach to Support Intercultural and Workplace Adjustment
Notice bibliographique
Résumé
This two-phased study sought to understand the challenges Canadian immigrants faced in their workplace and intercultural adjustment as technology mentors and explore intercultural development interventions to address them.Drawing on sixteen qualitative interviews with ten Canadian immigrants and two co-founders of their non-profit employer, I found that technology mentors faced communication, technology, and personal challenges and were concerned with their intercultural and workplace adjustment as well as long term work integration.Clean spinning, a non-directive coaching intervention based on clean language and emergent knowledge principles, was used to facilitate perspective taking and support their intercultural development towards addressing their adjustment challenges.I found that clean spinning supported participants in finding resource(s) to address their topic or reframe the way they understood their topic and their relationship to it.These positive outcomes suggest the need for alternative types of intercultural development that support perspective-taking and self-reflection.Acknowledgements I really would not have been able to accomplish this without the help of my supervisor Dr. Luciara Nardon.Her guidance, insights, mentorship, and coaching throughout my master's experience is one of the most, if not the most, invaluable experience that I gained throughout this program.Thank you for believing in me and my work, and for enabling me to engage in my own process of engaging with different perspectives.A big thank you to all the participants who agreed to be interviewed and the Canadian non-profit organization that allowed me to explore my thesis topic within their organization.I learnt so much from the participants and this experience.The organization was always incredibly supportive and open to discussing the varying aspects of this project.Without their help this project would not have been able to happen.I'd also like to thank Dr. Gerald Grant and Dr. Daniel Gulanowski for their support as part of my academic committee, the Sprott School of Business, and everyone who contributed to my Carleton University experience.Finally, a big thank you to my family and
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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 | 0,012 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,008 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».