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Enregistrement W2607638528

Expert Voices: how can Europe better help Syria’s refugees?

2014· other· en· W2607638528 sur OpenAlexaff
Philippe Fargues

Notice bibliographique

RevueLondon School of Economics and Political Science Research Online (London School of Economics and Political Science) · 2014
Typeother
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePeacebuilding and International Security
Établissements canadiensInstitut national de psychiatrie légale Philippe-Pinel
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRefugeeRefugee crisisPolitical scienceImmigrationMiddle EastPopulationGermanHumanitarian crisisFace (sociological concept)Economic growthEconomic historyLawHistorySociologySocial science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Earlier this month, the UNHCR announced Syria’s refugee population had reached a staggering three million, now the largest refugee population in the world. The bulk of refugees are resettled or in camps in neighbouring countries, mainly Lebanon and Jordan. Syrians taking the incredibly treacherous journey to Europe by foot or by boat, face complex and varying immigration policies. As the refugee crisis worsens, many fear that Europe’s slow and uneven reaction will exacerbate the strain on states in the Middle East. As part of our ‘Expert Voices’ series, Multimedia Editor, Cheryl Brumley, asked four high-profile experts for their thoughts on what Europe should be doing to help ease the crisis: EU Commissioner for International Cooperation and Humanitarian Crises, Kristalina Georgeiva, the European University Institute’s Philippe Fargues, UNHCR representative, Andrej Mahecic, and Iliana Savova from the Bulgarian Helsinki Committee.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,942
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,019
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,381
Écart entre enseignants0,334 · 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.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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