Cross-Cultural Adaptation in Educational Institutions: A Comparative Analysis of Approaches in Different Countries
Notice bibliographique
Résumé
The article explores the specific features of different countries’ approaches to cross-cultural adaptation in educational institutions. The purpose of the study is to conduct a comparative analysis of cross-cultural adaptation methodologies in educational establishments across various countries, to identify the main factors that determine their effectiveness, and to formulate well-founded recommendations. A systems analysis of publications devoted to adaptation models, institutional strategies, and empirical data on the experiences of international students is used as the methodological foundation. The theoretical framework of the study is composed of the classic acculturation concepts of J. Berry and M. Bennett’s developmental model of intercultural sensitivity. The results obtained indicate that the success of the adaptation process is conditioned by the synergy of active institutional initiatives — linguistic, academic, and socio-psychological support — and the individual characteristics of students. The comparative analysis revealed differences between assimilation strategies and approaches aimed at integration and the encouragement of multiculturalism. Particular attention is given to the advanced practices of leading host countries for international students, such as Canada and Australia, as well as to systemic shortcomings in the support infrastructure of states with less developed practices of international educational activity. The scientific novelty of the work lies in a holistic assessment of contemporary national adaptation models and the identification of their convergent and divergent features, which is of interest to university administrators, international education specialists, practicing psychologists, and researchers in intercultural communication.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».