MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4389000619 · doi:10.25071/1920-7336.41065

“The Best Risky Point”: Agency and Decision-Making in Young Unaccompanied Asylum Seekers' Stories of Leaving Home and Travelling to Australia

2023· article· en· W4389000619 sur OpenAlexvenueno aff
Tori Stratford, Amy Nethery, Fethi Mansouri

Notice bibliographique

RevueRefuge Canada s Journal on Refuge · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMigration, Refugees, and Integration
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAgency (philosophy)RefugeeSettlement (finance)Vulnerability (computing)Asylum seekerStructure and agencyEthnographySociologyCriminologyFace (sociological concept)Political scienceGender studiesSocial psychologyLawPsychologySocial scienceComputer securityBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Seeking asylum is a perilous endeavour with unpredictable border crossings, protection prospects, and settlement outcomes. Young unaccompanied asylum seekers face even greater risks. Yet exclusively characterizing them as vulnerable or passive ignores their agency in making choices in a range of unique, dynamic, and challenging circumstances. In this article, we use deep ethnographic methodology to amplify young asylum seekers’ voices, examining their capacity to enact agency along the asylum journey. We employ Bourdieu’s non-doxic contexts and Jackson’s “border situations” to describe the unstable environments young people navigate at home and during their journey to Australia. Our findings reveal a nuanced picture of young people both as objects of other people’s decisions (with reduced agency) and as highly engaged in dynamic decision-making during their journey to Australia (with more salient agency). These findings indicate the importance of research methods that steer away from fixed assumptions around vulnerability and victimhood to recognize the agentic capacity of young people to make life-defining decisions even as they find themselves in transnational border situations that seek to control and constrain them.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
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 enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,082

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0090,016
Communication savante0,0070,005
Science ouverte0,0010,008
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,300 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueRefuge Canada s Journal on RefugeMême sujetMigration, Refugees, and IntegrationTravaux en français237 207