Perspectives on youth - healthy Europe : confidence and uncertainty for young people in contemporary Europe
Notice bibliographique
Résumé
Homo Migratus. A term I coined to make a point – an important point: human beings move. It is what we have always done; it is nothing new. Indeed, contemporary trends indicate that international migration is now an integral part of globalisation. This, according to Castles and Miller (2009) is the “Age of Migration”. But what is the “Age” of migration? The UN Youth Report of 2013 suggested that by mid-2010, the global number of international migrants aged 15-24 was estimated to be around 27 million, making up around one eighth of the global migrant population (estimated at that time to be around 214 million). According to another UN report, young people aged 19-29 constitute somewhere between 36% and 57% of international migrants (United Nations 2013). Young people move for a variety of reasons, be it for education, employment opportunities, voluntary work abroad, for love even. There are also those who are forced to flee their home as a result of an existential threat. Statistics on asylum claims throughout the EU are significant. In 2014, almost four in every five asylum-seekers in the EU-28 were under 35 years of age (79%). Those aged 18-34 made up just over half of the total number of applicants (54%), while minors under the age of 18 accounted for just over one quarter (or 26%). In 2014, more than 23 000 unaccompanied minors (UaMs) requested asylum in one of the EU-28 countries (Eurostat 2015).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».