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Enregistrement W2979682526 · doi:10.7202/1064817ar

(Mis)trusted Contact: Resettlement Knowledge Assets and the Third Space of Refugee Reception

2019· article· en· W2979682526 sur OpenAlexaffvenueabout
Christopher Kyriakides, Arthur McLuhan, Karen M. Anderson, Lubna Bajjali, Noheir Elgendy

Notice bibliographique

RevueRefuge Canada s Journal on Refuge · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMigration, Refugees, and Integration
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRefugeeSpace (punctuation)Syrian refugeesPublic relationsPolitical scienceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Drawing on interviews with 204 participants in two studies of privately sponsored refugee resettlement in Ontario, Canada, we explore the resettlement effects of pre-arrival contact on the interactional dynamics between private sponsors and privately sponsored Syrian refugees. Those who had regular pre-arrival contact via digital applications such as Facebook, Skype, and Whatsapp reported more positive, “successful” resettlement experiences than those who had not. This pre-arrival interactive dynamic has theoretical/conceptual implications beyond an understanding of the benefits of “information exchange.” Pre-arrival sponsor-sponsored interaction is not bound by the contexts of displacement or resettlement, but constitutes a “third space” of reception, co-created through trusted contact. We develop the concept of “resettlement knowledge assets” and report on how these assets emerge through pre-arrival trust building, modify the resettlement expectations of both sponsors and sponsored, and reduce resettlement uncertainty.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,984
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,270 · 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'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

Citations19
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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