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Enregistrement W1826060047 · doi:10.24908/eoe-ese-rse.v9i0.1772

Expanding Accessibility to and Curricular Reform in Latin American Schools: Implications for Social Cohesion

2008· article· en· W1826060047 sur OpenAlexvenueno aff
Cristián Cox

Notice bibliographique

RevueEncounters in Theory and History of Education · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation in Rural Contexts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCohesion (chemistry)CurriculumLatin AmericansSocial capitalSocial mobilitySociologyPopulationEconomic growthPolitical scienceCultural capitalSocial sciencePedagogyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The article examines Latin American educational policies in the last decade and a half from the perspective of their contribution to social cohesion. After establishing the direct relation between education and social cohesion, the author evaluates the impact of the substantial expansion of schooling in the region as a contributor to social cohesion. The latter takes place because education ensures the sharing of common symbolic resources among a large percentage of the population. It also facilitates dynamics of intergenerational mobility that also contribute to social cohesion. The article also presents the results of a comparative analysis of citizen formation curricula as developed in seven countries in the region: Argentina, Brazil, Colombia, Chile, Guatemala, Mexico and Peru. The central questions are based on the orientations taken by these countries with regard to the formation of bridging social capital (between groups), or of bonding social capital (within the groups) (Putnam, 2000), and to the relations the curricula establish with the past. The latter has as a point of reference the creation of a common identity (national) among groups exhibiting clear socio-economic differences. The analysis concludes that the curriculum orientation of the various countries examined in the study are related to the specific perspective of social cohesion that each national society holds.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,069

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0060,005
Communication savante0,0060,004
Science ouverte0,0010,008
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,042
Tête enseignante GPT0,389
Écart entre enseignants0,347 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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