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Enregistrement W4224239994 · doi:10.5937/socpreg56-35802

Research of obstacles in inclusion of forced migrant children in the primary education in Serbia

2022· article· en· W4224239994 sur OpenAlexaboutno aff
Marija Golubović

Notice bibliographique

RevueSocioloski pregled · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation and experiences of immigrants and refugees
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInclusion (mineral)RefugeeObstacleQuarter (Canadian coin)Forced migrationWork (physics)Displaced personPedagogySociologyPolitical scienceGender studiesGeographyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Since 2015, as many as 1.5 million migrants and refugees have passed through Serbia, whereas children account for one quarter of that number. Due to their longer stay in the territory of Serbia, a need has arisen, among other things, to include them in the education system. This research was aimed at determining factors that lead to the creation of obstacles in the inclusion of forced migrant children in primary education in Serbia, as well as during the process of education and, thus, how to overcome those obstacles in practice. Through semi-structured interviews, data were collected about the experience in teaching work with forced migrant children in Primary School "Ljupče Španac" in Bela Palanka. The participants of the research were the teachers of this school who during the academic 2018/19 year for the first time gained experience in working with forced migrant children. The research results show that greater system support is necessary for including forced migrant children in education, while an outstanding obstacle is the language barrier - in communication with children, but also with parents.

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)0,003
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: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,366
Score d'incertitude au seuil0,979

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,401
Écart entre enseignants0,370 · 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'étudeQualitatif
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

Citations0
Publié2022
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