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Enregistrement W4362699778 · doi:10.1111/glob.12442

Building, negotiating and sustaining transnational social networks: Narratives of international students’ migration decisions in Canada

2023· article· en· W4362699778 sur OpenAlexaffabout
Oral Robinson, Kara Somerville, Scott Walsworth

Notice bibliographique

RevueGlobal Networks · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueInternational Student and Expatriate Challenges
Établissements canadiensUniversity of SaskatchewanUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNegotiationSettlement (finance)NarrativePublic relationsSociologySocial network (sociolinguistics)Political scienceBusinessSocial mediaSocial scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract International student migration (ISM) is one of the fastest growing categories of migrants in Canada. Drawing on the narratives of 30 international students at a Canadian university, this paper investigates international students’ decisions to study overseas and the roles of social networks in shaping mobility. We find that international students negotiate information while embedded in multiple social networks consisting of family, friends, ethnocultural and religious communities, and professional relations in origin and settlement countries. These social networks exceed typical knowledge and connection functions; they act as informal migration agents, providing transnational care and guidance, and ‘do’ family in ways that shape mobility decisions and settlement. The information provided through these networks, however, can be inaccurate or incomplete, requiring the strategic mobilization of new networks to support migration. We conclude that international student mobility relies on building transnational networks to support knowledge transfer, provide care and offer tangible supports. Furthermore, we argue that these fluctuating local and transnational social networks should be more fully recognized in the theorizing of ISM and in strategies implemented for supporting international students.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,063
Score d'incertitude au seuil0,459

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0360,021
Communication savante0,0110,003
Science ouverte0,0020,010
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,317 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations6
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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