A social pedagogy lens for social work practice with return migrants
Notice bibliographique
Résumé
The number of asylum rejections has increased in recent years, yet successful claims differ dependent on the originating county of the asylum seekers. In 2018, the European Union rejected 25 per cent of the 519,000 asylum requests which it received (Eurostat, 2019). Kosovars were the fourth-largest group of asylum seekers in Europe in 2015 and 96 per cent of them were rejected and returned to Kosova. Rejected asylum seekers and those who lose their temporary status are returned to their countries of origin partly because the EU endorses repatriation, or the return of forced migrants to their country of origin, as a preferred solution to the migration crisis. This, despite a significant body of research which substantiates that repatriation is not sustainable and current repatriation policies have seldom considered the experiences of rejected asylum seekers. Considering that social workers are the first point of contact for many rejected asylum seekers, models of practice which inform social work with this population are needed. This article uses the case of Kosovar returnees to examine the utility of a social pedagogy lens to better prepare social workers to work with returnees. Social pedagogy, with its dedication to social justice, the importance it places on local and regional contexts, as well as its attention to praxis, is well placed to guide social workers in partnering with return migrants as they navigate the complex realities of reintegration. While grounded in Kosova’s context, the social pedagogy framework has global implications considering the increasing number of return migrants worldwide.
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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 | 0,013 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,020 | 0,061 |
| Communication savante | 0,020 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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 ».