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Enregistrement W7035747543

The aftermath of the pandemic: exploring transnational identity development among Chinese international students in Canada

2023· dissertation· en· W7035747543 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueMspace (University of Manitoba) · 2023
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRFID technology advancements
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNucleofectionTSG101Circumstantial evidenceContext (archaeology)HyporeflexiaFrugality
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The COVID-19 pandemic has prompted a significant shift in the focus of international student migration (ISM) literature towards understanding and addressing the profound impact of the pandemic on international students. However, the existing literature primarily centers on their lived experiences within the host country, often overlooking the current reality of these students whose lives may transcend traditional geographical borders of nation-states. Despite the transnational nature of their lives enabled by accessible modes of transportation and the rapid development of online media technologies, this aspect remains inadequately acknowledged. To address this gap, adopting a transnational lens that scrutinizes localities in more than one nation-state and replaces dichotomies (home countries versus host countries) with the notions of fluidity can be helpful to illuminate a more nuanced and richer account (Nowicka, 2020; Toukan et al., 2020). Using life history interviews as the primary research method and a transnational lens as the theory, this paper aims to examine 1) the reported lived experiences of Chinese international students in Canada, especially during the pandemic period, and 2) how these lived experiences affect them in terms of their developing transnational identities? The results shed light on the struggles, challenges, and personal growth encountered by Chinese international students within the context of the pandemic, highlighting the complex, dynamic, and in-becoming nature of their transnational identity.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,932
Score d'incertitude au seuil0,939

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,198 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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