Mapping literature of multicultural education: a bibliometric review
Notice bibliographique
Résumé
The value of multicultural education is acknowledged on a global scale, despite the fact that various barriers prevent its complete implementation. These include cultural, linguistic, religious, economic, difference in physical condition, and ethnic backgrounds. By assessing publishing trends, extracting data on author keyword trends, examining conceptual evolution, and establishing possible future research on this topic using the Scopus database. This study found that publications grew in quantity from 2013 to 2022, decreased in 2015 and 2018 but were not significant, and 2021 was the highest peak with 221 documents. With 111 publications, the United States is the most prolific and co-authored with authors from Canada, China, United Kingdom, Germany, Australia and South Korea. Based on thematic evolution, ‘subspace-clustering’, ‘conversational-system’, ‘aortic-aneurysm’, ‘Bayesian-network-classifier’, are themes or topics that have recently developed. By utilizing these important terms, the study of multicultural education can be examined more thoroughly and more extensive in the future in order to learn new knowledge. In conclusion, this research has the potential to contextualize previous research on the topic and create an evidence-based practice paradigm for future studies grounded in science.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,021 | 0,080 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,202 | 0,194 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».