Beyond Basic Education: Exploring Opportunities for Higher Learning in Kenyan Refugee Camps
Notice bibliographique
Résumé
This paper seeks to elucidate the socio-cultural and economic benefits of higher education in refugee contexts. NGO and UNHCR initiatives in Dadaab and Kakuma camps are used as a reference point for discussing the challenges, best practices, and potential of higher and adult learning in contexts of protracted exile. This small-scale, qualitative study seeks to understand what opportunities for higher education exist for those living in Kenyan refugee camps, and do existing opportunities yield “social benefits” beyond those accrued by the refugees themselves? Drawing upon interviews with practitioners, observation in schools and learning centres, and data from refugee-service providers, our findings are primarily descriptive in nature and explore the myriad ways in which opportunities for higher learning can strengthen refugee communities in countries of asylum. We contend that although Kenya’s encampment policies limit the potential economic and social benefits of refugee education on a national level, opportunities for refugees to pursue higher education are still immensely valuable in that they bolster refugee service provision in the camps and provide refugees with the skills and knowledge needed to increase the effectiveness of durable solutions at both an individual and societal level, be they repatriation, local integration, or third-country resettlement.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,018 | 0,009 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».