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Enregistrement W4382239000 · doi:10.32674/jis.v14i2.5186

Exploring International Graduate Students’ Experiences, Challenges, and Peer Relationships

2023· article· en· W4382239000 sur OpenAlexaffabout
Diane Lorenzetti, Liza Lorenzetti, Lorelli Nowell, Michele Jacobsen, Tracey Clancy, Georgina Freeman, Elizabeth Oddone Paolucci

Notice bibliographique

RevueJournal of International Students · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMentoring and Academic Development
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMentorshipSocializationPsychologyPeer mentoringPsychosocialHigher educationGraduate studentsAcademic achievementSocial isolationPedagogyMedical educationSocial psychologyPolitical scienceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As the number of international students in higher education continues to grow, so do concerns regarding systemic obstacles, discrimination, and social isolation that can impede students’ academic success. Peer mentorship has been shown to support graduate students through academic socialization and achievement in higher education (Lorenzetti et al., 2019). The purpose of this study was to explore the transitional experiences of international graduate students, and the extent to which peer-mentoring relationships can support academic and emotional well-being. Researchers interviewed 13 international graduate students from 3 professional faculties at a research-intensive Canadian university. International students described academic and intersectional challenges experienced while navigating and adapting to new environments and how these impacted both academic outcomes and students’ well-being. Relationships with peers were viewed as an essential means by which students could access academic and psychosocial supports necessary to adjust to and thrive in their new educational and cultural environments.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0070,004
Communication savante0,0060,003
Science ouverte0,0010,010
Intégrité de la recherche0,0010,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,397
Tête enseignante GPT0,433
Écart entre enseignants0,036 · 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

Citations13
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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