On Challenges, Decision-Making and Belonging: Exploring the Transnational Identity Formation Experiences of Brazilian Student-Migrants turned (Im)migrants to Canada
Notice bibliographique
Résumé
Science without Borders (SWB)/Ciência sem Fronteiras (CsF) is a Brazilian migration-for-development program that has sent post-secondary students to Canada or other developed countries around the world to study STEM subjects. The program began in 2011 and has seen thousands of students participate in coming to Canada. Despite the requirement to return to Brazil immediately after the study period in Canada has ended, some former SWB participants have decided to (im)migrate back to Canada, facing new experiences and challenges when compared to their first time in the country. In this paper, I use a transnational lens to explore the factors affecting transnational identity formation for this group of student-migrants turned (im)migrants to Canada. I argue that, by examining the factors that affect the development of transnational identities for (im)migrants, we can better understand the different routes that (im)migrants take and why. My findings indicate that the types of challenges participants faced were both an outcome and a cause of their agency and the development of their transnational identities. The decision-making strategies that participants used to respond to various challenges were also relevant to the process of negotiating these identities and developing a sense of belonging to one or more places. This research draws on findings from the analysis of personal accounts and self-perceptions obtained through semi-structured qualitative interviews with sixteen former SWB participants who have returned to Canada.
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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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,025 | 0,017 |
| Communication savante | 0,008 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».