Equity and Consistency: Resettlement Needs Assessment and Referral Service Standards for Government-Assisted Refugees
Notice bibliographique
Résumé
The dissertation-in-practice (DiP) addresses the equity and consistency of the resettlement needs assessment and referral service standards for government-assisted refugees (GARs) within the confines of defined autonomy and equity, diversity, and inclusion at Safe Haven Refugee Resettlement Sector, a midsize national resettlement sector in Canada. The current service standards are inequitable and inconsistent, and their application marginalizes GARs. In the DiP, I adopt and adapt an integrated Euro-Afro-Indigenous Ubuntu transformative leadership approach rooted in a decolonizing lens and embedded in equity by addressing inequitable social conditions of a community-in-practice service that causes injustices. The change implementation plan, enacted on the premise of collaborative governance and collectivism, is articulated to invite Safe Haven Refugee Resettlement Sector employees to share their voices equitably to address the product, process, and human-centric change from a regional-specific perspective in the multicultural diaspora of global GARs. As the daughter of South Africa and adopted daughter of Canada, my experience as a marginalized woman of colour has taught me that there is no path to social justice in addressing this problem of practice: Social justice is the path in this DiP to achieve equity because without embracing the social justice path, the dream and hope of achieving service equity for all GARs becomes unclear. The equitable change journey ahead is filled with humility, compassion, and empathy and will be beneficial for the resettlement service agencies administering the service standards and global GARs receiving service standards equity.
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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 | 0,083 | 0,124 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,010 |
| Communication savante | 0,016 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,021 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».