MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4394975244 · doi:10.47862/apples.137177

Reviewing research methods on adult migrants’ digital literacy

2024· article· en· W4394975244 sur OpenAlexaff
Nicolas Guichon

Notice bibliographique

RevueApples - Journal of Applied Language Studies · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMultilingual Education and Policy
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDigital literacyCurriculumLiteracyInclusion (mineral)Information literacyDigital inclusionSociologyDigital mediaPedagogyComputer scienceSocial scienceWorld Wide WebThe Internet

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article presents a selective literature review covering the period from 2016 to 2023, focusing on research published in peer-reviewed journals, to examine the methodologies employed in investigating the digital literacy of adult migrants and refugees. Three distinct approaches emerged: digital use study, ethnography, and pedagogical experimentation and intervention. These methods offer unique perspectives and complement each other in exploring how digital literacy can empower migrants to actively engage in the evolving digital landscape and facilitate language learning. The findings from a subset of 14 studies included in this review were categorized into a digital literacy taxonomy, aiming to inform language teaching practices tailored to the needs of migrants. This research addresses the urgent need for adapting language teaching and curricula in host countries to accommodate the increasing global migration and digitalization of learning. Additionally, suggestions for future research directions are provided to gain a deeper understanding of the specific digital literacy needs of this population and enhance the linguistic skills and social inclusion of newcomers.

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)0,023
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,086
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,977
Score d'incertitude au seuil0,120

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0230,086
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0350,029
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0050,006
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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.

Tête enseignante Opus0,248
Tête enseignante GPT0,655
Écart entre enseignants0,407 · 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.

Devis d'étudeRevue systématique
DomaineMéthodes
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

Citations5
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueApples - Journal of Applied Language StudiesMême sujetMultilingual Education and PolicyTravaux en français237 207