MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2952287987 · doi:10.3917/mond1.191.0069

A History of Asylum in Kenya and Tanzania: Understanding the Drivers of Domestic Refugee Policy

2019· article· fr· W2952287987 sur OpenAlexaff
James Milner

Notice bibliographique

RevueMonde(s) · 2019
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMigration, Refugees, and Integration
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRefugeePolitical scienceHumanitiesTanzaniaEthnologySociologyArtLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Comment comprenons-nous les moteurs de la politique intérieure en matière de réfugiés dans les États africains ? Cet article s’appuie sur les cas du Kenya et de la Tanzanie pour affirmer que les modifications apportées à la politique d’asile des deux États résultent principalement de facteurs internes, souvent sans lien avec les réfugiés. Tandis que des facteurs internationaux, comme la réaction de la communauté internationale à l’arrivée massive et à la présence prolongée de réfugiés, ont contribué aux réponses politiques, d’autres, telles que la démocratisation et la libéralisation économique, ont joué un rôle plus central. Cette analyse suggère des enseignements importants pour l’engagement futur en matière de protection et des solutions pour les réfugiés dans le contexte africain.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,042
Score d'incertitude au seuil0,083

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0050,005
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0000,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,252 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations5
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMonde(s)Même sujetMigration, Refugees, and IntegrationTravaux en français237 207