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Enregistrement W6980556431

Choosing Canada: The Role of Brazilian Immigrant Influencers in Shaping Destination Reputation and Migration Decisions

2024· dissertation· en· W6980556431 sur OpenAlexfundaboutno aff

Notice bibliographique

RevueSpectrum Research Repository (Concordia University) · 2024
Typedissertation
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePhysiological and biochemical adaptations
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesConcordia University
Mots-clésInfluencer marketingImmigrationReputationAgency (philosophy)Social mediaRelevance (law)IntermediaryInformation sharing
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The widespread use of Information and Communication Technology (ICTs) has reshaped migration. Individuals with the agency to decide on a migration destination rely on social media platforms to guide their decision-making process. While scholars have highlighted the relevance of online spaces for migrants, there is a gap in exploring which digital actors facilitate migration and the type of information conveyed to aspiring migrants. This thesis studied the role of Brazilian immigrant influencers on Instagram in building Canada's destination reputation to shape co-national destination choices to fill this gap. For this purpose, this project relied on the content analysis of 30 Instagram posts from five Brazilian immigrant influencers and ten interviews with Brazilian newcomers residing in Canada. This thesis found that influencers convey an overtly positive representation of Canada, the 'Canadian Paradise,' by sharing partial and exaggerated information that compares life in Brazil and Canada. As a second finding, newcomers shifted their views after migrating and now believe that Brazilian immigrant influencers acted guided by economic motivations. These findings indicate that Brazilian immigrant influencers are digital migration intermediaries who rely on idealized representations of Canada to promote migration-related services, which reveals the emergence of a digital migration industry.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,293
Score d'incertitude au seuil0,588

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0070,003
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,234 · 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.

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
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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