A Conceptual Framework of Displaced Elderly Syrian Refugees in Lebanon: Challenges and Opportunities
Notice bibliographique
Résumé
In the context of ongoing armed conflicts, efforts to provide humanitarian care are often not sustainable or effective in the long run. Additionally, there is a significant gap between interventions that are theoretically feasible and those that are actually implemented in practice. Building on these foundations and challenged by the limited publications on Syrian refugees, especially the elder population, we explore the understudied connection between the day to day elder refugee experience on one hand and the lack of building resources from within on the other. We take the example of Lebanon, where as many as 4000 Syrian refugees crossed into its territory daily and which now has the highest number of refugees per capita in the world. Lebanon has limited resources and funding and is strained under this socioeconomic burden. Due to this harsh reality, refugees’ simplest needs are largely unmet and they are easy targets for retaliation by local civilians competing for basic resources. Needless to say, elderly refugees suffer most from these inequities and their status is particularly vulnerable. Within this context, and based on ongoing fieldwork, we offer a conceptual framework which calls for effective and sustainable interventions nurturing resilience in elderly refugees and ultimately aiming to help decrease tensions between the host communities and refugees.
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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 | 0,007 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,028 |
| Communication savante | 0,009 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».