Exploring Collaborative Culture Sharing Dynamics in Immigrant Families through Digital Crafting and Storytelling
Notice bibliographique
Résumé
Families strengthen bonds by collectively constructing social identity through sharing stories, language, and culture. For immigrant families, language and culture barriers disrupt the mechanisms for maintaining intergenerational connection. Immigrant grandparents and grandchildren are particularly at risk of disconnect. In this paper, we investigate existing design guidelines using a tool (StoryTapestry) to explore the storytelling and crafting process of South-Asian immigrant grandparents and grandchildren. In this exploration, pairs used culturally-relevant images to create digital visual artifacts that tell their stories. Grandparent-grandchild pairs from 10 South-Asian immigrant families participated in this exploration of how the digital process fosters positive social connection, culture sharing, and co-construction. A thematic analysis revealed how collaborative digital crafting encourages the crossing of language and culture barriers, knowledge sharing, and creativity. We contribute an understanding of interaction dynamics and socio-technical implications of intergenerational and cross-cultural collaboration by demonstrating (1) that collaborative digital crafting can reverse traditional educator and learner roles to create culture sharing opportunities, (2) that grandparents play a central role in maintaining social interaction, (3) that structure can guide grandparent-grandchild pairs to a shared goal, and (4) that flexibility encourages engagement from children. We synthesize ideas from migration and collaboration research, and we discuss how the culture, language, and generational dynamics in our study extend what is known about each of these spaces. Together, our design implications offer insight into building digital tools that promote engagement, knowledge sharing, and collaboration between immigrant grandparents and grandchildren navigating social disconnect post-migration.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».