Educational Policies and Practices of English-Speaking Refugee Resettlement Countries
Notice bibliographique
Résumé
Since 2014, the international community has felt overwhelmed by refugees and asylum seekers searching for opportunities in which to rebuild their lives. Indeed, large numbers can result in turmoil and concern in resettlement countries and with national citizens. A climate of fear can result, especially if perpetuated by politicians and media that suggest negative effects resulting from immigration.\nCaught in the crossfire of social and political disagreements about migration are children, most of whom are not included in decisions to leave their homelands. This edited book examines their academic challenges from the perspective of the six English-speaking refugee resettlement countries. Our hope is not only to compare challenges, but also to describe successes by which teachers and policymakers can consider new approaches to help refugee and asylum-seeking children. \nEducational Policies and Practices of English-Speaking Refugee Resettlement Countries offers perspectives from established and new scholars examining educational situations for refugees and asylum seekers. The top three resettlement countries are the United States, Canada, and Australia. For its size, New Zealand is also proportionately a country of high resettlement. New to resettlement are the United Kingdom and the Republic of Ireland. Thus, this collection includes wisdom from countries that began resettlement during World War Two as well as newcomers to the process. In 2018, UNHCR numbers of displaced people reached a record high of 68.5 million. Policymakers, teachers, social service providers, and the general public need to understand ways to help resettled refugees become productive members in their new countries of residence.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».