When Stars Are Scattered. By Victoria Jamieson and Omar Mohamed
Notice bibliographique
Résumé
When we hear stories about refugees, we tend to hear first about numbers. Big numbers. We hear that there are now more than 100 million forced migrants in the world. And while we have long known that there are problems with numbers (Crisp 1999; Krause 2022), we can still get lost in them. It can be especially hard for younger readers as numbers tend to obscure the actual experiences of refugees. This is also true when we think of individual situations, such as the Dadaab refugee complex in Kenya. Since its establishment in the early 1990s, Dadaab has been one of the most researched refugee situations in the world. While this work has brought us important new understandings of the politics of humanitarian practice (Hyndman 2000) and the coping strategies of refugees (Horst 2007), most of this research is not produced by people who live in Dadaab. We tend to only hear about Dadaab in fleeting moments, such as when the Government of Kenya threatens to close the camps or at times of acute need or crisis in the camps. What happens between these moments of attention? How can a younger reader begin to understand daily life for someone their own age in Dadaab?
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,058 | 0,026 |
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 ».