Research Trends on Immigrant Teachers: A Bibliometric Study
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to explore the bibliometric characteristics of research on teacher immigration without a specific time frame. Indexed documents were retrieved from the Scopus database, and then analyzed using the VOSviewer software. The search yielded 438 articles representing 55 countries and 160 journals. Since 2017, the number of articles about this topic has increased. The United States, Canada and China were the three countries with the highest production in this field. Most articles were published in education and cultural studies journals. The institutions with the most active participation in publications from this field were from South-Africa and Canada. The most prolific author is Sadhana Manik; however, no avid producers of research were observed, and citation and collaboration among researchers is scarce. References to Latin-American countries were not found despite the increase in their migrant population in recent years. Therefore, the results call researchers to conduct local and collaborative research in order to deepen the knowledge about this minority, and develop public policies suitable for increasingly diverse populations. Addressing these research gaps and fostering international collaboration is essential to achieving a more complete understanding of teacher migration and its implications for education systems around the world. Received: 3 November 2024 / Accepted: 14 April 2025 / Published: 08 May 2025
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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 | 0,011 | 0,068 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,110 | 0,168 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».