Displacement, deprivation and hard work among Syrian refugee children in Lebanon
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The protracted Syrian war resulted in the largest refugee crisis of our time. The most vulnerable are children who face separation from parents, interruption of schooling and child labour. This study explores the living and working conditions of Syrian children in Lebanon. METHODS: In this cross-sectional study, we randomly selected 153 informal tented settlements and conducted interviewer-administered surveys among Syrian refugee working children in the Bekaa Valley in Lebanon. Those aged 8-18 completed a questionnaire on sociodemographic and occupational characteristics; those aged 4-8 years were surveyed through a household questionnaire. RESULTS: We surveyed 1902 households, including 12 708 individuals and 4377 working children. Female-headed households were poorer and more food-insecure than male-headed households. Among working children (4-18 years), the average age of starting work was 10.9 years and 74.8% worked in agriculture. Compared with boys, girls earned less and were less likely to be enrolled in school. For 96.3% of working children aged 8-18 years, forced exodus to Lebanon was associated with a first child labour experience. Working conditions were harsh and worse for girls who compared to boys were less likely to receive their salary on time and take time off work. Girls worked longer in the sun and cold and were more likely to report having a health symptom at work, working under pressure and using sharp or heavy objects at work. Seventy-nine children reported knowing another child who died following a work accident. CONCLUSION: Children, as young as 4, are forced to work, and many are compelled to forgo educational opportunities in favour of harsh and harmful labour due to difficult economic conditions. State policies facilitating access to work for adult refugees will help families meet basic needs and decrease their dependence on child labour as a coping strategy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».