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Enregistrement W7162033312 · doi:10.82308/7826

Investigating academic challenges and coping strategies of Chinese international graduate students in Canadian universities

2018· dissertation· en· W7162033312 sur OpenAlexaboutno aff
Wei Yang

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHigher Education Governance and Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNarrativePopulationPerspective (graphical)Vietnamese

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Partout dans le monde, les étudiants internationaux constituent une part de plus en plus importante de la population étudiante dans les établissements d'enseignement supérieur. Parmi eux, les étudiants internationaux chinois représentent un pourcentage important et significatif. Pourtant, malgré l'augmentation du nombre d'inscriptions, les institutions d'accueil manquent encore de compréhension des besoins de ces étudiants et des grands défis auxquels ils sont confrontés lors de leur transfert dans un nouvel environnement universitaire. Cette étude a pris une perspective narrative pour étudier les défis que rencontrent les étudiants internationaux diplômés chinois pendant leurs études dans une université canadienne de renommée mondiale. Grâce à des entrevues avec une poignée d'étudiants et de professeurs, les données qualitatives sont riches dans leur description des défis auxquels font face ces étudiants et ces professeurs. La thèse se termine par des suggestions pour les étudiants, les facultés et établissements d'accueil, respectivement, qui aideraient les étudiants internationaux chinois à mieux s'adapter à leurs environnements académiques et sociaux. Le but de cette étude est d'aider les futurs étudiants diplômés chinois à mieux se préparer et s'adapter aux universités canadiennes. Mots-clés: étudiants chinois internationaux, défis académiques, stratégies d'adaptation

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,974
Score d'incertitude au seuil0,388

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0130,004
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,390
Écart entre enseignants0,344 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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