Connecting Crises: Young People in Nepal Reflecting on Life Course Transitions and Trajectories during Times of Uncertainty
Notice bibliographique
Résumé
During certain crises, displacement of populations seeking safe refuge elsewhere can occur without the certainty of a return, if at all. Children and young people in such contexts often face the additional challenge of restrictions or disregard towards engaging their agency in migration decision-making processes. Through 60 in-depth interviews with 30 trans-Himalayan participants (ages of 16–23) and multi-sited ethnography throughout Nepal, this paper investigates multiple experiences of crises experienced by young people and the effects on their life course trajectories. From focusing on the Civil War in 1996–2006, the 2015 earthquake, and most recently the COVID-19 pandemic, this paper proposes that initial displacements from the Civil War, when connected with other crises later on in a participant’s life course, better prepared them to deal with crises and enabled them to create a landscape of resilience. Furthermore, a landscape of resilience that connects past and present life course experiences during crises prepared some participants for helping their larger communities alleviate certain crises-related tension. Overall, this paper extends analysis on an under-researched group of young migrants by connecting crises that shaped their (im)mobility and life trajectories, rather than approaching crises as singular, isolated experiences.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 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 ».