When Governments Get Creative : Adult Literacy in Senegal
Notice bibliographique
Résumé
This report summarizes lessons learned and key policy findings on the World Bank's work in education in Senegal. In 1993, Senegal established a new policy for literacy programs based on partnership between civil society and the state: the state ensures policy leadership, overall coordination, monitoring and evaluation; the providers (civil society organizations, such as non-profits, village associations, and language associations) implement local literacy activities; an independent contract-managing agency handles contracts and rapid transfer of funds to providers. The World Bank financed project achieved the following results, which were similar to those achieved by the Canadian International Development Agency (CIDA): about 190,000 participants, of which 87 percent were women, enrolled in literacy classes over a five-year period; capacity in government and civil society organizations improved consistently; the dropout rate averaged 15 percent (much lower than for most adult literacy programs); most participants achieved learning mastery levels for reading (although not for math). The results of the literacy training exceeded target levels. Learning outcomes systematically improved as a result of two factors: providers became more experienced; and research led to improved procedures. The report notes that weak monitoring and evaluation contributed to the following shortcomings: re-financing of low-quality providers; lack of information about impact. As a result of these problems, some of the literacy courses did not provide adequate learning for the participants.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 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 ».