Real Pandemic: Institutional Neglect
Notice bibliographique
Résumé
The neoliberal market-reform within the Canadian tertiary education sector led to the proliferation in student mobility, which has translated to 600,000 international students (IS) over the past two decades (Scott et al., 2015; Firang, 2020), contributing to Canada’s gross domestic product (GDP) by $26.1 billion (IRCC, 2019). Racialized IS attending post-secondary education (PSE) in Canada accounted for systemic barriers that thereby hinder their student experience and academic outcomes. Such challenges included culture shock (Popadiuk & Arthur, 2004), linguistic speaking barriers (Guo & Guo, 2017), discrimination (Myles & Cheng, 2003; Chen & Zhou, 2019), employment exploitation (Scott et al., 2015), securing housing, and utility resources (Calder et al., 2016). Prior to the COVID-19 pandemic quarantine and national security measures, racialized IS were vulnerable constituents within higher education (HE), however, little is known about their experiences during this dire circumstance, nor the implications of their identities as racialized and/or foreign others. Studies suggest that IS confront exacerbated academic, financial, health, mental, linguistic, and interpersonal challenges, mobility concerns, xenophobia, and discrimination (Bilecen, 2020; Chirikov & Soria, 2020; Li et al., 2020; Van de Velde et al., 2021). Other research reported that IS are more satisfied than domestic students, regarding the support they received from universities (Chirikov & Soria, 2020), their ability to adapt to remote learning (Chirikov & Soria, 2020; Nurfaidah et al., 2020), and felt a greater sense of agency within the community (Li et al., 2020; Nurfaidah et al., 2020). This research intends to examine how the COVID-19 pandemic has conditioned or changed racialized IS’ experiences in Southern Ontario, while simultaneously investigating the ways in which policies and support programs can mitigate the ramification during their remote instruction (Bolumole, 2020; Oanh et al., 2020). The research aims to illuminate and project racialized IS' voices/concerns towards Ontario higher educational institutions (HEIs) while they adapt to an uncertain and bleak new reality during the quarantine.
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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 | 0,006 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,014 |
| Communication savante | 0,010 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,041 | 0,005 |
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 ».