Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle