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Enregistrement W3215824258 · doi:10.3389/fhumd.2021.668264

Inclusive Resettlement? Integration Pathways of Resettled Refugees With Disabilities in Germany and Canada

2021· article· en· W3215824258 sur OpenAlexaffabout
Annette Korntheuer, Michaela Hynie, Martha Kleist, Safwathullah Farooqui, Eva Lutter, Manuela Westphal

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Human Dynamics · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDisability Rights and Representation
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRefugeeAgency (philosophy)Context (archaeology)ImmigrationIntersectionalityPolitical scienceSettlement (finance)Gender studiesNarrativeDisability studiesSociologySocial scienceGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this article is to explore the existing intersectional knowledge on integration and resettlement of refugees with disabilities in two of the top five resettlement countries in the world, Germany and Canada. There is limited research on the intersection of migration and disability, especially in the context of refugee resettlement. Reflecting the dominant pathways of migration in each country, what little research there is focuses on asylum seekers in Germany, and immigrants in Canada. The review describes settlement programs in each country. We draw from the global literature around forced migration and disability, as well as disability and migration more broadly in each country, to enhance the limited existing research and conduct an intersectional analysis at the level of systems, discourses and subjective narratives. Findings highlight three dominant themes that weave across all three levels: being a “burden” on society, being invisible, and agency and resistance. Finally, drawing from the theoretical stance of Disability Studies, critical, and holistic integration theories we discuss how this intersectional analysis highlights the importance of reshaping the policies, discourse and definition of integration, and the consequences this can have on research, service delivery, and evaluation of integration and resettlement.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,542
Score d'incertitude au seuil0,466

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,274 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations20
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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