Die Bildungsteilhabe junger Flüchtlinge. Faktoren von Inklusion und Exklusion in München und Toronto
Notice bibliographique
Résumé
Aufgrund des starken Anstieges der Zahlen von Asylsuchenden und Geflüchteten stehen sowohl Deutschland als auch Kanada vor neuen dringlichen gesellschaftlichen Herausforderungen. Bildungsteilhabe ist ein zentraler Faktor und Indikator für gelingende Integration. Wie kann die Teilhabe junger Flüchtlinge am Bildungssystem ermöglicht werden? In diesem Buch werden die multikulturellen urbanen Zentren München und Toronto in den Blick genommen. Innerhalb einer explorativen empirischen Studie werden Bildungserfahrungen junger Flüchtlinge sowie Bildungsstrukturen für die Bevölkerungsgruppe in diesen zwei Städten untersucht. Die Arbeit greift hierbei auf eine ausführliche theoretische Einbettung in der Bildungs- und Flüchtlingsforschung zurück. Kontextuelle Rahmenbedingungen in den Gesellschafts-, Asyl- und Bildungssystemen in Kanada und Deutschland werden detailliert dargestellt. Diese Studie bietet wichtige theoretische Erkenntnisse zu strukturellen und biographischen Faktoren der Bildungsteilhabe junger Geflüchteter und gibt zudem Hinweise auf praktische Handlungsstrategien. (DIPF/Orig.)
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».