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Enregistrement W4384339609 · doi:10.1080/1369183x.2023.2235900

Labour market integration of refugees in Sweden – Analysing the interactions of CSOs at different levels

2023· article· en· W4384339609 sur OpenAlexfundno aff
Marco Nilsson, Karla Escobar, Helene Ahl

Notice bibliographique

RevueJournal of Ethnic and Migration Studies · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMigration and Labor Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésRefugeeCivil societyInstitutionalisationSociologyCoproductionPolitical sciencePolitical economyPublic administrationPublic relationsPoliticsLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There has been a gap in knowledge regarding how civil society organisations (CSOs) interact at different levels when working to integrate refugees into the labour market—its causes and limitations. To contribute to filling the gap, this study employs both a rational choice perspective and sociological institutionalism to analyse how and why CSOs in Jönköping municipality in Sweden interacted with other relevant actors, both other CSOs (horizontally) and the public sector (vertically), to integrate refugees into the labour market after the refugee crisis in 2015 and what challenges they faced. It analyses different forms of interaction, that is, not only the relationship between the state and the civil society but also the one between different civil society organisations, which brings a new analytical dimension to the concept of coproduction to support refugees. By analysing the organisations’ interactions at different levels, the study identifies four themes: Striving to be flexible and service-minded organisations; between rational choice and institutionalisation of horizontal interactions; obstacles to horizontal interactions; and difficulty of measuring goal attainment.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,046

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0050,004
Communication savante0,0070,003
Science ouverte0,0010,008
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,122
Tête enseignante GPT0,437
Écart entre enseignants0,315 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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