The National School Nutrition Programme and its affects on schooling for farm workers in South Africa : -An investigation of two generations living and working on wine farms in the rural areas of Western Cape
Notice bibliographique
Résumé
In this thesis, I study the effects of the National School Nutrition Programme (NSNP) on the rural areas of Western Cape, South Africa. More precisely I try to find out how the NSNP has affected the families in this rural area and what attitudes that can be found among the two generations of people living and working on wine farms. The reason for this investigation is that NSNP was set up to increase school attendance among children living in an exposed socioeconomic environment, and I wanted to see how much the NSNP affect people’s daily life, with focus on the ones living on/near wine farms in the more rural areas in Western Cape since these areas holds socioeconomic groups that are exposed in the society. To answer the research questions, I conducted several interviews with both wine farm workers and pupils living on/near a wine farm. But oral history is more than a method! I wanted to look upon the history from a grassroots perspective with a special focus on the working class, ethnic minorities and women´s part in the history. My theory is based upon the terms Welfare and Social inequality. These two perspectives describe access to labor market, poverty, education and income support. These aspects highlight different forms of social exclusion which wine farm workers and pupils living on/near wine farm lives in. With these methods I found out that the NSNP plays a crucial part in the lives of those who lives in the rural areas of Western Cape. Many pupils go to school just because their parents want it due to lack of food at home. The government’s purpose of the NSNP, to increase the school attendance can be seen in the answers giving to me during interviews with wine farm workers.
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 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 | 0,000 |
| 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 ».