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Record W1549920213 · doi:10.82308/51035

Korean international graduate students in Canada: identity and internet use

2009· article· en· W1549920213 on OpenAlexaffabout
Pauline Carpenter

Bibliographic record

VenueeScholarship@McGill (McGill) · 2009
Typearticle
Languageen
FieldSocial Sciences
TopicMigration, Ethnicity, and Economy
Canadian institutionsMcGill University
Fundersnot available
KeywordsThe InternetIdentity (music)Political scienceSociologyPublic relationsMedia studiesInternet privacyWorld Wide WebComputer scienceArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les étudiants internationaux d'Asie de l'Est se retrouvent souvent confrontés à de nombreux challenges quant il s'agit de s'identifier et de participer de manière active et égale aux autres étudiants au sein des communautés universitaires occidentals (Morita, 2004). Même si l'on sait que les étudiants internationaux dépendent souvent d'internet durant cette période cruciale (Yang, et al., 2004), la façon dont ils l'utilisent et l'influence que cela peut avoir sur leur identité reste un domaine largement peu connu. En utilisant des interviews semi structurés, cette étude phénoménologique explore les expériences de sept étudiants universitaires au Canada, leur utilisation d'internet et comment cette utilisation peut avoir une influence sur la construction de leur identité. Les résultats nous révèlent que ces étudiants se retrouvent fréquemment confrontés à des challenges identitaires et que l'utilisation d'internet à des fins de socialisation, d'amusement et d'information les aident dans les difficultés qu'ils rencontrent. L'utilisation d'internet peut à la fois affirmer leur identité ou alors être une source de contrainte suivant le degré de conscience et les raisons pour lesquelles ils se servent d'internet. La compréhension de ces processus décrits précédemment est non seulement utile pour les services aux étudiants au sein des Universités, mais également pour les étudiants eux-mêmes, puisqu'elle met en lumière différentes manières dont internet peut être utilisé afin de dépasser les difficultés que peuvent rencontrer les étudiants internationaux durant leur parcours universitaire.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: Qualitative
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.100
Threshold uncertainty score0.200

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0020.005
Science and technology studies0.0150.004
Scholarly communication0.0080.002
Open science0.0010.005
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0070.001

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.049
GPT teacher head0.297
Teacher spread0.247 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2009
Admission routes2
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