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Enregistrement W4404558282 · doi:10.36941/mjss-2024-0049

Heritage Nation Educational and Vocational Paths

2024· article· en· W4404558282 sur OpenAlexaboutno aff
Erinda Papa

Notice bibliographique

RevueMediterranean Journal of Social Sciences · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation and experiences of immigrants and refugees
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRefugeeVocational educationImmigrationHeritage languageFace (sociological concept)Cultural heritagePolitical sciencePedagogySociologyEconomic growthPublic relationsPsychologyGender studiesSocial scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The intake of immigrants and refugees by countries such as Canada, the US, the UK, and Australia has significant implications for involved adults and children. As they navigate their heritage nations, the acquisition of the English language becomes essential for education and vocational purposes. In essence, to be integrated into their heritage nations, migrant adults and children face the challenge of having to learn a second language. It is important to acknowledge the disruption of education and careers experienced by these individuals as they seek new beginnings in heritage nations. While heritage nations such as Canada have programs that facilitate the integration of immigrants and refugees, some of the initiatives fail to take into account their diverse needs. For example, Fang et al. (2018) indicate that refugees face gendered barriers, low education levels, emotional scars and physical impairments, and cultural barriers, which hinder their acquisition of the English language. Understanding the specific challenges immigrants and refugees face as they transition to their new environment is critical to improving their experience. This paper examines the psychological, socio-cultural, and educational implications of education and career disruptions of immigrants and refugees and suggests strategies to support new language acquisition. Received: 30 September 2024 / Accepted: 2 November 2024 / Published: 20 November 2024

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,102

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0090,002
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,007
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0310,002

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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,379
Écart entre enseignants0,325 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2024
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