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Enregistrement W4405551522 · doi:10.5771/9781498588904

The Crux of Refugee Resettlement

2018· book· en· W4405551522 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueLexington Books · 2018
Typebook
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMigration, Refugees, and Integration
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRefugeeAusterityBureaucracyEthnographyPolitical scienceSocial capitalPoliticsGovernment (linguistics)Nature versus nurturePopulationSociologyState (computer science)Gender studiesPublic administrationEconomic growthSocial scienceAnthropologyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

While the world’s refugee population reaches record high numbers, countries offering third-country resettlement are increasingly shifting toward policies of exclusion and austerity. This edited volume envisions a more humane future for refugee resettlement. Combining anthropology with a variety of professional perspectives (education, health care, theology, administration, politics, and social work) ethnography is used to demonstrate the efficacy of programs and interventions that create and nurture social capital in culturally specific and accessible ways. The contributors present case studies of resettlement in the United States, England, Australia, and Canada and contend that social networks have an essential role—are the crux—in the reconfigurations of refugee well-being, belonging, and place-making vis-à-vis the bureaucratic limitations of state and institutional factors. This book includes short contributions from refugees, representatives of resettlement organizations, and government officials, including Jhuma N. Acharya, Bimala Bastola, Khada Bhandari, Kiri Hata, Govin Magar, Madhu Neupane, Natacha Nikokeza, Angela K. Plummer, Lance Rasbridge, Chris Sunderlin, David Thatcher, and John Tluang.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,384
Score d'incertitude au seuil0,994

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,292 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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