Crisis Upon Crisis: Refugee Education Responses Amid COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
This study applies a critical political economy approach to understand the tensions, contradictions, and inequities that emerged when COVID-19 altered narratives and practices in education in emergencies, at the global policy level and within the local context of Syria refugee education in Lebanon. Through a vertical case study methodology, our research offers insights into a setting in which global organizations and actors sought to address the COVID-19 pandemic's impact on schooling, but under a significant broader context of multiple crises. Drawn from interviews conducted between October 2020 and February 2021, our data captures notions of “rupture” and “continuity,” underscoring amplifications in terms of systemic educational inequities. We focus on three key global narratives that emerged from the study, which when analyzed alongside insights from Lebanon, appear to be disconnected from how local actors experienced the pandemic. Our findings suggest that global narratives do not adequately account for the complexities of countries experiencing multiple crises, evoking questions around the capacity of international actors to understand and address multi-crisis environments in education. We discuss the implications of these findings for understanding and addressing power and equity in refugee education.
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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 | 0,005 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,016 |
| Communication savante | 0,008 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».