MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W185745425

Dispatches: Affirmative action in India

2002· article· en· W185745425 sur OpenAlexvenueno aff
Sumit Ghoshal

Notice bibliographique

RevueCanadian Medical Association Journal · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth and Conflict Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAffirmative actionCasteFunctional illiteracyGovernment (linguistics)PovertyLawMedicineSociologyPolitical science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Every year, about 10 000 young men and women enter India's 150-odd medical colleges. Through India's version of affirmative action, slightly more than 25% of them will come from families belonging to “backward castes” and tribal communities that are trying to overcome centuries of socioeconomic and cultural deprivation. Their forebears swept the streets, cleaned toilets, repaired shoes and performed other menial tasks without which a pre-industrial society simply could not function. Their reward? The sobriquet achchoot (untouchable). That single word condemned generations to poverty, illiteracy and social ostracization, with practically no hope of betterment. When India gained its independence in 1947, the new government wanted to give Harijans — members of the caste of untouchables — an opportunity to improve their lot. “Untouchability” was declared illegal in 1949, and seats were set aside for Harijans, by law, in medical colleges, other schools, state-owned companies, civil services and the military. “Today the gap [between castes] is closing down,” says Dr. Sailesh Mohite, an assistant professor of forensic medicine at Bombay's Topiwala National Medical College. Mohite, a product of the “reservation system,” says young Indians who apply through the system today are much better placed to attend medical school than they were in the past, especially economically. This year applicants in the reserved category had to score over 75% in a competitive entrance examination, while colleagues in the open category had to score 90% or higher. When Mohite began his medical training, applicants in the reserved category had to score a minimum of 55%. The real problems appear after the students are accepted. Prof. Sharadini Dahanukar, the dean at Topiwala and Mohite's boss, said some reserved-category students are simply incapable of completing the course. She said she tends to treat these students less rigorously than open-category students, “but beyond a point I cannot lower the academic standards because it is unfair to the other students.” Dr. Shreekant Sapatnekar, a former professor of preventive and social medicine, feels the main barrier to success may be language. “Most of them went to village schools where the teaching is in a local language — Marathi or Hindi. In medical college, however, everything is taught in English.” When his own students appeared for their exams, Sapatnekar asked the examiner to accept oral answers in Marathi. Dahanukar says some restricted-category students now reject offers of additional help because “they see it as another form of segregation.” There is some opposition to the reservation system, mainly because it is sometimes misused. In some cases, ambitious students have bribed government officials to get themselves certified as “backward.” Efforts to prevent this have always been thwarted because the ensuing legal cases always drag on for 10 to 20 years. “By that time,” says one official at the Directorate of Medical Education and Research, “the student has finished not just his medical studies but also undergone specialist training, and then he appeals to the court for mercy.” — Sumit Ghoshal, Bombay

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,067
Score d'incertitude au seuil0,224

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0210,007
Communication savante0,0120,005
Science ouverte0,0030,011
Intégrité de la recherche0,0180,022
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0670,015

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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,331 · 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
GenreCommentaire

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

En bref

Citations0
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Medical Association JournalMême sujetHealth and Conflict StudiesTravaux en français237 207