MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4390071789 · doi:10.47611/jsr.v12i3.2016

A Light at the End of the Tunnel

2023· article· en· W4390071789 sur OpenAlexaff
Merab Mushfiq

Notice bibliographique

RevueJournal of Student Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueInternational Student and Expatriate Challenges
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAutoethnographyLonelinessOppressionAcculturationSociologyCross-cultural psychologyPsychologyPedagogyPublic relationsSocial psychologyGender studiesPolitical scienceEthnic group

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Over the last decade, North America has witnessed a tremendous growth in the enrollment of international students in higher education. Research shows that international students face various challenges and struggle to adjust in a new environment. They often experience stress, anxiety, loneliness, peer pressure, and financial issues, as well as, in some cases, forms of cultural, linguistic, and racial discrimination and inequities. This study explores the journey of an international student in North America while pursuing an undergraduate degree. Using autoethnography as a qualitative research method, I describe and systematically analyze my personal experiences as an international student. Through personal lived experiences and cultural differences, which intersect in ways that specifically speak to acculturative stress, oppression, language barriers, and academic challenges. These lived experiences and cultural differences intersect in ways that are often interconnected with social justice concerns. In conclusion, I call for providing more robust psychological, sociocultural, and academic support and services, which are crucial for international adjustment, stability and academic success. Additionally, I explain the importance of proper mentoring and peer support resources, which are necessary to navigate hurdles when transitioning into a new culture and academics, as well as in meeting everyday linguistic, social and practical challenges.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,349
Score d'incertitude au seuil0,636

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,256
Tête enseignante GPT0,511
Écart entre enseignants0,256 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Student ResearchMême sujetInternational Student and Expatriate ChallengesTravaux en français237 207