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Enregistrement W2028983144 · doi:10.1093/ijrl/eeq001

A Comparative Analysis of the Response of the UNHCR and Industrialized States to Rapidly Fluctuating Refugee Status and Asylum Applications: Lessons and Best Practices for RSD Systems Design and Administration

2010· article· en· W2028983144 sur OpenAlexaboutno aff
James C. Simeon

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Refugee Law · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMigration, Refugees, and Integration
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRefugeeConventionMandatePolitical scienceRefugee lawConsistency (knowledge bases)State (computer science)LawAdjudicationPublic administrationAdministration (probate law)Computer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Journal Article A Comparative Analysis of the Response of the UNHCR and Industrialized States to Rapidly Fluctuating Refugee Status and Asylum Applications: Lessons and Best Practices for RSD Systems Design and Administration Get access James C. Simeon James C. Simeon * *James C. Simeon, PhD, Assistant Professor, School of Public Policy and Administration, Faculty of Liberal Arts and Professional Studies, and Centre for Refugee Studies, York University, Toronto, Ontario, Canada. This article was originally presented as a paper at the International Association for the Study of Forced Migration (IASFM) 12th International Conference, 'Transforming Boundaries', University of Nicosia, Cyprus, 28 June - 2 July 2009. I should like to thank all those who provided comments on earlier drafts of the paper, including, Matthew Albert, Samuel Cheung, Kate Jastram, Susan McGrath, Michele Millard and Lori Scialabba. I should also like to thank the Journal's anonymous reviewers for their helpful suggestions, which I have tried to incorporate. The law is stated as at July 2009. Author email address: jcsimeon@yorku.ca Search for other works by this author on: Oxford Academic Google Scholar International Journal of Refugee Law, Volume 22, Issue 1, March 2010, Pages 72–103, https://doi.org/10.1093/ijrl/eeq001 Published: 10 February 2010

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,754
Score d'incertitude au seuil0,385

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,416
Écart entre enseignants0,347 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations10
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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