From a "Limited Space" to a Much Wider Future
Notice bibliographique
Résumé
This article analyzes the diverse migratory experiences that inform the narratives of refugee women from Nepal, the Democratic Republic of Congo (DRC), and Iraq while these women navigate higher education as refugees in a small city in the U.S. It is important to contextualize that these women’s experiences take place in Lancaster, Pennsylvania, especially given Lancaster’s unique relationship to refugees. While refugee numbers have lagged more recently due to restrictions placed by the Trump administration, the longstanding commitment on the part of organizations like Church World Services and Bethany Christian Services to provide support to refugees signifies, to a certain degree, that Lancaster is different than the rest of the U.S. when it comes to welcoming refugees (Lancaster Online Staff Writer, 2019). To analyze our informants’ migratory experiences which resulted in their pursuit of higher education in Lancaster, Pennsylvania, the article explores informant participation in a wide range of meaning-making practices. In doing so, the article analyzes our informants’ varying levels of struggle with imposed narratives. These imposed narratives have to do with refugees as they resettle in the U.S. The perception of refugees as victimized, impoverished, and destitute informs some of these refugee women’s sense of being pitied in their new social structure. Grappling with these perceptions also challenges the informants’ ability to construct their own narratives. The powerful yet nuanced influence of imagery on social discourses is pivotal in terms of shaping the narratives of refugees. In turn, this imposed imagery and imposed narratives render authentic narratives all the more necessary.
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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 | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,039 |
| Communication savante | 0,013 | 0,028 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,002 |
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 ».