Digital Equity in Canada: A Mixed Methodological Study of Digital Access, Digital Use and Digital Empowerment for Immigrants, Youth and Young Newcomer English Language Learners
Notice bibliographique
Résumé
This sequential mixed-methodological study explores the complexities of Internet use in Canada for immigrants and young people, with a particular focus on the digital lives of English Language Learner (ELL) newcomer youth. Incorporating data from the 2020 Canadian Internet Use Survey (CIUS), online surveys, and interviews with five ELL newcomer participants, the research challenges the existing literature by revealing that immigrant status may no longer be a predictor of digital inequity. Analysis of variance (ANOVA) with CIUS data comparing immigrants and non-immigrants indicates that immigrants report more digital access, skills, and engagement in capital-enhancing activities online compared to their Canadian-born counterparts. A second ANOVA comparing younger Canadians with all other age groups showed significant age-related differences in mean index scores with statistically significant differences in terms of digital access, skills and engagement in capital-enhancing activities. In all cases, youth means were higher than means for all other age groups. The second phase of the research delves into the nuanced experiences of five ELL newcomer youth, highlighting their high levels of digital access and skills while underscoring their limited participation in advanced digital activities due to self-reported language proficiency and safety concerns online. This study emphasizes the necessity of probing beyond surface-level digital activities to comprehend underlying factors influencing digital experiences. This research study offers critical insights at both macro and micro levels that contribute to advancing knowledge, informing policy, and improving practices related to digital equity and the needs of ELL newcomers in Canada.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».