The Role of Migration Research in Promoting Refugee Well-Being in a Post-Pandemic Era
Notice bibliographique
Résumé
This paper summarizes the presentations and discussions of a virtual stakeholder meeting on Refugee Resettlement in the United States which built on the foundation of the May 2019 workshop represented in this special issue. With support from the Robert Wood Johnson Foundation and the Andrew W. Mellon Foundation and hosted by the Committee on Population (CPOP) of the US National Academies of Sciences, Engineering, and Medicine on Dec 1–2, 2020, 1 the meeting convened migration researchers, representatives of US voluntary resettlement agencies, and other practitioners to consider the role of migration research in informing programs serving refugees and migrants during the COVID-19 pandemic, continuing an emphasis on bringing global learning to those on the ground working with refugees. The goal of CPOP's work in this area has always been to build bridges between communities of research and practice and to create a dialogue for a shared agenda. We present the goals and framework for the 2020 meeting, followed by a summary of each of the four sessions and themes that emerged from these discussions. The paper ends by considering effective ways of amplifying the role of research in refugee policy and programs of refugee resettlement in the United States and how demographers and population researchers might contribute to this goal.
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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 | 0,103 | 0,062 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,023 | 0,035 |
| Communication savante | 0,018 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,020 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».