Challenges of Inclusion of Muslim Female Students in Social Work Programs in Western Canada
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Canada is known globally as a multicultural country, yet multiple studies have indicated that Muslim Canadians believe discrimination, based on their religious beliefs, is common. What is less well-understood is the experience of discrimination of Muslim students in post-secondary settings, particularly in social work. Research Questions: What are the experiences of Muslim female students with regards to discrimination inclusion/exclusion, social justice, and equity in social work programs in Western Canada? How do the experiences of Muslim female students in social work programs in Western Canada impact their lives? Methods: The study used a qualitative descriptive phenomenological design. Twelve Muslim female students currently enrolled in or recent graduates (within the past two years) of university social work programs in Western Canada were recruited using convenience sampling methods. Semi-structured exploratory interviews were conducted between September and November 2020 and the phenomenological approach was used for data analysis. Results: Study participants identified experiences of exclusion, stereotyping, and discrimination. A number of challenges, such as the lack of diversity, lack of awareness by professors and students were faced by Muslim female students. These findings could better inform educators and policymakers in formulating culturally appropriate policies to increase diversity and inclusion and to promote intercultural education in Canadian Universities.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,027 | 0,007 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
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.
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 ».