Notice bibliographique
Résumé
Interdisciplinary perspectives on the role of new information technologies, including mobile phones, wireless networks, and biometric identification, in the global refugee crisis. Today's global refugee crisis has mobilized humanitarian efforts to help those fleeing persecution and armed conflict at all stages of their journey. Aid organizations are increasingly employing new information technologies in their mission, taking advantage of proliferating mobile phones, remote sensors, wireless networks, and biometric identification systems. Digital Lifeline? examines the use of these technological innovations by the humanitarian community, exploring operations and systems that range from forecasting refugee flows to providing cellular and Internet connectivity to displaced persons. The contributors, from disciplines as diverse as international law and computer science, offer a variety of perspectives on forced migration, technical development, and user behavior, drawing on field work in countries including Jordan, Lebanon, Rwanda, Germany, Greece, the United States, and Canada. The chapters consider such topics as the use of information technology in refugee status determination; ethical and legal issues surrounding biometric technologies; information technology within organizational hierarchies; the use of technology by refugees; access issues in refugee camps; the scalability and sustainability of information technology innovations in humanitarian work; geographic information systems and spatial thinking; and the use of “big data” analytic techniques. Finally, the book identifies policy research directions, develops a unified research agenda, and offers practical suggestions for conducting displacement research. Contributors Elizabeth Belding, Karen E. Fisher, Daniel Iland, Lindsey N. Kingston, Carleen F. Maitland, Susan F. Martin, Galya Ben-Arieh Ruffer, Paul Schmitt, Lisa Singh, Brian Tomaszewski, Mariya Zheleva
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,012 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,454 | 0,247 |
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 ».