EDUCATING THE MULTI-ETHNIC POPULATION ON THE MUNICIPAL BY-LAWS: CITY OF WINDSOR
Notice bibliographique
Résumé
Although more difficult to articulate than implement, educating the multi-ethnic populace about municipal by-laws is among the most difficult tasks for any Canadian administrative institution, whether provincial, federal, municipal, or even grassroots. When considering such circumstances, the present state of the Corporation of the City of Windsor, or the City of Windsor as a whole, offers both a challenge and an opportunity. In terms of challenges, Windsor is home to a vibrant, multi-ethnic community comprised of local, diaspora and minority populations, which often encounters various socio-cultural obstacles concerning the understanding and upholding of municipal by-laws. From an opportunity standpoint, the City of Windsor has the capacity to reverse the current situation by enacting policies and by-law education initiatives that are linguistically and culturally sensitive, as well as by demonstrating respect for the diverse local and diaspora communities it serves. By applying the cultural competency and diversity theory proposed by Ginossar and Nelson (2010) and Betancourt et al. (2016), the purpose of this internship paper is to analyze and confront the socio-cultural obstacles encountered by the multi-ethnic population in Windsor in relation to understanding municipal by-laws. It will also look at the current state of the by-law enforcement division of the City of Windsor and identify its challenges towards implementing culturally competent municipal by-law educational initiatives. In the end, this internship paper aims to demonstrate and recommend both short-term and long-term culturally competent educational strategies for municipal by-laws that could potentially help the City of Windsor by drawing inspiration from the culturally competent educational initiatives that other municipalities have taken to educate its growing multi-ethnic population.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».