MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W6931649297 · doi:10.5281/zenodo.834904

Reception And Inclusion Of Refugees: Insights For Catalonia From Canada, Portugal, And Sweden, Gritim-Upf Policy Series, No. 6

2017· article· en· W6931649297 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMetal Extraction and Bioleaching
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRefugeeInclusion (mineral)Civil societyPoliticsRelevance (law)NarrativeDiplomacyConstruct (python library)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This report documents and builds on the “International Symposium on the Reception and Inclusion of Refugees”, held on 14 June 2017 in Barcelona. Experts from Canada, Portugal, and Sweden, along with the Catalan Government, the Public Diplomacy Council of Catalonia, and Pompeu Fabra University came together to discuss best practices and challenges, with the goal of strengthening the design and implementation of policies and strategies to improve the situation of refugees in Catalonia. The key questions the Symposium participants were asked to consider were: How can we mobilize citizens in general, and the economic, cultural and social sectors in particular, to work with a collaborative logic? What are the conditions to take advantage of the economic and social opportunities offered to refugees in host societies (institutional conditions, resource conditions, legal conditions, etc.)? How do civil society actors and all levels of public administration participate in the process of reception and inclusion of refugees in our society, and how can this be articulated at different levels of government? How to manage public opinion and potential prejudices towards refugees and how to articulate a political narrative and pro-active social discourse? Common themes emerging from the symposium discussions included the importance of facts, memory, and opinion, the need to adopt a values-centred approach, and the relevance of the categories employed in refugee policy and discourse. Based on all of this, we offer a “toolkit” of 10 key dimensions that may be drawn on in formulating and refining Catalan refugee policy: Construct the intellectual foundations from the history and experience of forced migration out of Catalonia and of the recent immigration into the territory. Use the human tower metaphor for working together, including multidimensional cooperation and coordination among actors and sectors. Work toward and manage political consensus. Make public engagement a core part of the policy. Employ a strong media communication strategy Work for a holistic refugee policy Consider refugee policies as part of the mainstream migration system Ensure a long-term inclusion strategy and evaluation Include an external dimension of refugee policy. Facilitate knowledge formation throughout the process

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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 enseignants0,114
Score d'incertitude au seuil0,715

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0330,011
Communication savante0,0190,005
Science ouverte0,0040,014
Intégrité de la recherche0,0050,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,220 · 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
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research)Même sujetMetal Extraction and BioleachingTravaux en français237 207