Twenty years of the Inter-agency Network for Education in Emergencies: towards a new ontology and epistemology
Notice bibliographique
Résumé
This paper reflects on the role of the Inter-agency Network for Education in Emergencies (INEE) by analysing and presenting a critique of its report ‘20 Years of INEE: Achievements and Challenges in Education in Emergencies’. Despite the strides achieved in highlighting the importance of education in humanitarian crises, we identify four critical points related to the ontology and epistemology of Education in Emergencies with a specific focus on refugee education: First, the oxymoron between short-term humanitarianism and future-oriented education, second, the purpose of education; third, the role of knowledge production within INEE as a primary agenda-setter; and fourth, how the INEE as firmly embedded in the humanitarian system reproduces unequal power dynamics. In conclusion and by using a decoloniality continuum (Abdelnour and Abu Moghli [2021]. “Researching Violent Contexts: A Call for Political Reflexivity.” Organization. doi:10.1177/13505084211030646) ranging from complicity to liberation, we offer different possibilities for INEE to address the four critical points and the potential for decolonising the field.
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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 | 0,033 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,102 |
| Communication savante | 0,018 | 0,030 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».