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Enregistrement W4415043949 · doi:10.1093/bjsw/bcaf215

Information and communication technology in transnational families: Understanding the experiences of children left behind in urban Ethiopia

2025· article· en· W4415043949 sur OpenAlexaff
Eliyas Taha Aliye, Faye Mishna, Ashenafi Hagos Baynesagn

Notice bibliographique

RevueThe British Journal of Social Work · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueICT in Developing Communities
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesAddis Ababa University
Mots-clésInformation and Communications TechnologyThematic analysisGlobeContext (archaeology)Qualitative researchWork (physics)Digital divideContent analysisDescriptive statistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Despite the tremendous flow of international migration, Ethiopia has not been given due consideration in the literature on transnational families. The current study explored the perspectives of children using information and communication technology (ICT) with their migrant parent(s). A descriptive qualitative approach, which provides rich descriptive content from participants’ perspectives, was employed. We conducted interviews with twenty-five participants from Adama and Addis Ababa. A thematic analysis approach was used to analyse the data. Based on the analysis of the interviews, five overlapping themes were revealed: mixed emotional responses to ICT communication, transformation of children’s roles, distance parenting, shifts in contact, and emotional detachment. This study contributes by expanding our understanding of children left behind in Ethiopia and identifying the need for tailored social work services. Equitable digital access in the Ethiopian national child policy is found to be essential, which can be demonstrated by investing in school-based Wi-Fi hubs to facilitate parent–child communication and attachment. By highlighting children’s right to equitable digital access to communication with their migrant parents, this study contributes to child welfare policy across the globe in the context of migration.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,421
Score d'incertitude au seuil0,430

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,233 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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