Assessing the Criteria for Equality of the Right: Refugees’ Higher Education from the Perspective of Human Rights
Notice bibliographique
Résumé
With the Syrian refugee crisis, the subject of refugees’ access to HE, which was only partially funded owing to donor reluctance, was prominently covered in the news, with concepts such as preventing the lost generation, resilience, reconstructing countries, and education as a human right. With the Ukraine crisis, the issue of supporting the higher education of refugees came to the fore again. By 2030, the UNHCR plans to have 30 per cent of refugees enrolled in HE. Although primary education is a right guaranteed by international agreements, equality of refugees’ right to higher education depends on some criteria. Through document analysis, this paper aims to examine the criteria for equality of the right to access to higher education in the context of human rights. International regulations, UNHCR’s education strategies and country policies are examined. Data were categorized into four groups as equality of the right and equal opportunities: success, legal statuses, state’s institutional support and donor support. The policies of Canada, Germany, Turkey and the United Kingdom are examined. Addressing refugee higher education within the scope of human rights only supports the availability of the service. Success and legal status are the criteria for ensuring the equality of the right. The access to higher education right and the provision of financial support only to recognized refugees will create inequality for groups such as asylum seekers who are not legally refugees. The support of countries and donors are necessary to ensure equal opportunities for refugees to access higher education. Furthermore, refugees’ access to higher education can be seen as a long-term and global strategy that should be supported by economic and social reasons.
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 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 | 0,001 | 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 | 0,002 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».