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Enregistrement W4416042201 · doi:10.5206/cie-eci.v54i2.20179

In Their Own Words: Student Narratives of Intercultural Engagement, Barriers, and Impact at a Canadian University

2025· article· en· W4416042201 sur OpenAlexaffvenueabout
Yujie Jiang, Kyra Garson, Amie McLean, Alana Hoare, Anila Virani, Brad Harasymchuk

Notice bibliographique

RevueComparative and International Education · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueInternational Student and Expatriate Challenges
Établissements canadiensThompson Rivers University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransformative learningIntercultural learningContext (archaeology)InternationalizationIntercultural relationsCultural diversityIntercultural communicationInclusion (mineral)Diversity (politics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Enhancing and evaluating intercultural learning in Canadian postsecondary education is increasingly important in the context of domestic student diversity, the rapid internationalization of higher education, and collective responsibilities to address the local and global implications of colonialism at relational, institutional, and systemic levels. This paper provides the findings of qualitative research designed to explore student perspectives on their intercultural attitudes, knowledges, and skills, as well as to identify whether and how their learning resulted in intercultural praxis. Data from a student survey coded and thematically analyzed revealed a variety of themes of interest to educators. The findings highlight the need to address individual and institutional barriers to intercultural learning, while acknowledging that societal barriers also constrict the advancement of inclusion and diversity goals. Key areas for improvement include moving beyond deficit models of cultural diversity; enhancing pedagogical supports and professional development in intercultural praxis; and progressing past superficial or individualistic approaches in ways that empower students to apply their intercultural knowledges and skills through transformative actions that gesture towards socially just futures.

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)0,000
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: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,213
Score d'incertitude au seuil0,965

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,412
Écart entre enseignants0,353 · 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'admission3
Résumé présentoui

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