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Record W7027676538

Der Schutz der Kinderrechte im österreichischen Asylrecht

2023· article· de· W7027676538 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueDigital Library of the University of Innsbruck (University of Innsbruck) · 2023
Typearticle
Languagede
FieldMaterials Science
TopicNatural Fiber Reinforced Composites
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsStatistical analysisGeneral practiceQuarter (Canadian coin)
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Österreich zählte im Jahr 2021 insgesamt 39.930 Asylanträge. Die Zahl der Anträge ist somit im Vergleich zum Vorjahr (2020), wo lediglich 14.775 Anträge gezählt wurden, erneut angestiegen. Bereits im Juli 2022 zeigte die Statistik erneut eine hohe Anzahl von 21.810 solcher Anträge auf. Rückblickend waren es im Jahr 2020 insgesamt 1.467 Anträge, die von unbegleiteten minderjährigen Flüchtlingen (UMF) in Österreich gestellt wurden. UMF sind jene Minderjährige, die ohne jegliche Obsorgebegleitung ins Inland kommen. \nAngestoßen durch die Vorfälle zu Beginn des Jahres 2021 hinsichtlich der Abschiebung mehrerer Schülerinnen und deren Familien nach Armenien und Georgien wird diese Diplomarbeit im ersten Schritt das Asylverfahren Österreichs in einer Gesamtbetrachtung skizzieren. In weiterer Folge wird es eine Darstellung geben, wie Minderjährigen im derzeit geltenden Asylrecht Schutz gewährt wird und ob in diesem Zusammenhang das aktuell anzuwendende System der Altersfeststellung mit den Rechten der EMRK vereinbar ist. Anschließend daran, werden diesbezüglich einige Best Practice Beispiele aus anderen Ländern der EU erläutert. Im Speziellen wird dabei auf die Methoden im Vereinigten Königreich und Irland ein Augenmerk gelegt. Abschließend wird es eine Zusammenfassung der Arbeit über die darin gewonnenen Erkenntnisse, sowie einen Ausblick sozialpolitischer Anforderungen, die aus kinderrechtlicher Perspektive an die Rechtsetzung gestellt werden, geben.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Bench or experimental · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.120
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.003
Science and technology studies0.0010.003
Scholarly communication0.0000.005
Open science0.0050.005
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.001

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.

Opus teacher head0.010
GPT teacher head0.172
Teacher spread0.162 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designBench or experimental
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2023
Admission routes1
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