Migrants' communication with local people in the receiving country : experiences and approaches in Malta
Notice bibliographique
Résumé
A small island country in the Mediterranean, Malta ranks among the most densely populated EU countries. The fact that Malta is a strategic location between Africa and mainland Europe and that nearly a quarter of its population are migrants gives it a notable position in migration studies. Although interdisciplinarity is inevitable in migration studies, the field of communication is often neglected. The primary purpose of this ethnographic study is to explore how migrants' experiences shape their communication approaches with local people and the receiving society in Malta. To examine this, thirty-five migrants were interviewed, and participant observation was conducted over a period of fifteen months in 2023-2024. Based on the results, migrants are categorised into four groups according to their varying interaction experiences with the local people: hesitant migrants, selective migrants, migrants with positive outlooks, and neutrals. Notably, non-EU migrants who are exposed to ethnic discrimination and discriminatory social media content have a negative approach to communication with local people. In addition, socio-economic conditions play a decisive role in the communication processes of migrants, and proficiency in Maltese is seen as one of the keys to overcoming bureaucratic obstacles for migrants rather than achieving social inclusion. In light of the results, the study demonstrates the need for policymakers, NGOs, and all relevant stakeholders to develop inclusive communication strategies that strengthen relationships between migrants and local people.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».