Notice bibliographique
Résumé
Refugee communities exhibit remarkable innovation as a means of survival, yet engineering’s engagement with refugee communities often comes from a deficit-perspective, where we impose our technologies onto their communities. This research seeks to shift perspectives from a deficit-based view to an asset-based approach by highlighting and celebrating these communities' innovations and experiences (Gravel et al., 2021). Specifically, we interviewed student refugees to understand what engineers can learn from refugee innovation. Using qualitative methodology and engaging participants throughout in a co-design process, the data was analysed through qualitative content analysis (Elo & Kyngäs, 2008). These interviews offered valuable insights into refugees' daily lives, survival strategies, and engineering innovation. The stories shared illustrate how these existing skills can be cultivated within refugee camps, particularly when development opportunities are provided by organizations such as the UN. These opportunities contribute to the resilience of individuals and help strengthen the communities they are rebuilding. By exploring refugee experiences and innovations, this research promotes a broader perspective on community-driven engineering and asset- based understandings of refugee communities. Future work could be used in engineering classrooms, allowing students to engage with diverse perspectives and create more effective, culturally relevant engineering solutions for the communities they serve.
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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 | 0,005 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,013 |
| Communication savante | 0,008 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,019 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».