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Enregistrement W4375867042 · doi:10.53967/cje-rce.5859

Barriers and Facilitators for Academic Success and Social Integration of Refugee Students in Canadian and US K–12 Schools: A Meta-Synthesis

2023· article· en· W4375867042 sur OpenAlexaffvenueabout
Max Antony‐Newman, Sarfaroz Niyozov

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Education / Revue canadienne de l éducation · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation and experiences of immigrants and refugees
Établissements canadiensInstitute for Christian StudiesUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRefugeeContext (archaeology)CurriculumFace (sociological concept)PedagogyPsychologyPolitical scienceFocus groupPublic relationsMedical educationSociologyMedicineSocial scienceGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite the status of Canada and the United States as major destinations for refugees worldwide, school-age refugee children in their K–12 schools continue to face significant challenges. To better understand barriers and facilitators for refugee students after resettlement, we carried out a meta-synthesis of 34 peer-reviewed articles that shed light on the educational experiences of refugee students in this geographic context. Our analysis shows that refugee students face such barriers as inappropriate grade placement, deficit thinking of teachers, language barriers, lack of trauma-specific counselling, and misunderstandings in family-school communication. Nevertheless, refugee students benefit from culturally relevant curriculum and pedagogy and the availability of cultural brokers and liaisons. The key theoretical and policy implication of this meta-synthesis is the need to shift the focus from the type of refugee programs (integrated or separate) to the presence of facilitating factors that enhance the academic success and social integration of refugee 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)0,024
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,089
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: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,981
Score d'incertitude au seuil0,619

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0240,089
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,013
Bibliométrie0,0100,015
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0060,003
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,304 · 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
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations21
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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