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Enregistrement W4410206116 · doi:10.36941/jesr-2025-0083

Research Trends on Immigrant Teachers: A Bibliometric Study

2025· article· en· W4410206116 sur OpenAlexaboutno aff
Natalia Ferrada Quezada, Cherie Flores-Fernández

Notice bibliographique

RevueJournal of Educational and Social Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGlobal Education and Multiculturalism
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImmigrationPsychologyMathematics educationSociologyPolitical scienceGeographyArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,068
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesBibliométrie
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,890
Score d'incertitude au seuil0,056

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,068
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,1100,168
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0060,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,265
Tête enseignante GPT0,597
Écart entre enseignants0,332 · 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'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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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