Experience of multiple disadvantage among Roma, Gypsy and Traveller children in England and Wales
Notice bibliographique
Résumé
Roma, Gypsy and Traveller children across Europe experience high levels of disadvantage and have repeatedly been identified as a priority in European Commission policy documents, yet they are often missing or invisible in the large-scale statistical analyses of children at risk of poverty and deprivation that drive policy development and monitoring. In this paper we argue that population Censuses, and other administrative sources, many of which already record Roma ethnicity, are under-utilised as a source of robust and comparable data, allowing the scale, intensity and multi-dimensionality of the challenges facing Roma, Gypsy and Traveller children to be investigated and tracked. We illustrate this through the descriptive analysis of secure microdata from the 2011 Census of England and Wales, which included a pre-coded category for 'Gypsy or Irish Traveller' for the first time, and to which we add children identified as Roma. Disadvantage in each of four dimensions - housing, household economic activity, education and health - are examined in turn before computing a multiple deprivation count. Nearly a quarter of Roma, Gypsy and Traveller children in England and Wales aged under 19 are deprived on 3 or more dimensions, compared to just two per cent of other children. And conversely, only a small minority (15%) of Roma, Gypsy and Traveller children are not deprived in any dimension, compared to the majority (67%) of all other children. We conclude that data scarcity should no longer be used as an excuse for a lack of effective policymaking: it is both desirable and feasible to exploit Census data, as a step towards tackling the data deficit, and that the results can improve the design of child poverty and Roma, Gypsy and Traveller integration policies.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».