Integration of refugees into the European education and labour market : requirements for a target group oriented approach
Notice bibliographique
Résumé
Contents: Louis Henri Seukwa: General introduction - Margherita Buchetti/Rita Cardini/Daria Franceschini/Chiara Trevisan/Maria Omodeo Nicola Solimano/Claudia Zaccai: The paradox of being a recognized refugee in Italy: Living in an open prison, Florence, Tuscany - Pamela Clayton/Paul McGill/Sarah-Jane Pretty: A life in limbo: Barriers to VET and labour market integration for asylum-seekers waiting for the granting of Leave to Remain - Maren Gag: Vocational integration of refugees and Asylum-seekers in Hamburg - roundabout routes from model to structure - Maren Gag/Joachim Schroeder: Refugee Monitoring: Research status, conceptual basis and implementation proposals, taking the example of the City of Hamburg - Maren Gag/Joachim Schroeder: Refugee Monitoring in Hamburg - first steps taken! - Eva Norstrom/Anna Norberg: The reception and introduction of asylum seekers and new arrivals in Gothenburg. Successes and failures in the development of a new system - Maren Gag/Paul McGill/Eva Norstrom/Maria Omodeo/Sarah Jane Pretty/Maike Schroder/Louis Henri Seukwa/Claudia Zaccai: Lessons learned: Recommendations on the European level and conclusive remarks.
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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 | 0,048 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,013 |
| Communication savante | 0,022 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,018 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,002 |
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 ».