Die Bildungsteilhabe junger Flüchtlinge. Faktoren von Inklusion und Exklusion in München und Toronto
Bibliographic record
Abstract
Aufgrund des starken Anstieges der Zahlen von Asylsuchenden und Geflüchteten stehen sowohl Deutschland als auch Kanada vor neuen dringlichen gesellschaftlichen Herausforderungen. Bildungsteilhabe ist ein zentraler Faktor und Indikator für gelingende Integration. Wie kann die Teilhabe junger Flüchtlinge am Bildungssystem ermöglicht werden? In diesem Buch werden die multikulturellen urbanen Zentren München und Toronto in den Blick genommen. Innerhalb einer explorativen empirischen Studie werden Bildungserfahrungen junger Flüchtlinge sowie Bildungsstrukturen für die Bevölkerungsgruppe in diesen zwei Städten untersucht. Die Arbeit greift hierbei auf eine ausführliche theoretische Einbettung in der Bildungs- und Flüchtlingsforschung zurück. Kontextuelle Rahmenbedingungen in den Gesellschafts-, Asyl- und Bildungssystemen in Kanada und Deutschland werden detailliert dargestellt. Diese Studie bietet wichtige theoretische Erkenntnisse zu strukturellen und biographischen Faktoren der Bildungsteilhabe junger Geflüchteter und gibt zudem Hinweise auf praktische Handlungsstrategien. (DIPF/Orig.)
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".