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Enregistrement W2000826585 · doi:10.1080/13676261.2014.992315

Shaped by place? Young people's aspirations in disadvantaged neighbourhoods

2015· article· en· W2000826585 sur OpenAlexaff
Keith Kintrea, Ralf St. Clair, Muir Houston

Notice bibliographique

RevueJournal of Youth Studies · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueYouth Education and Societal Dynamics
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesJoseph Rowntree Foundation
Mots-clésDisadvantagedNeighbourhood (mathematics)Nexus (standard)SociologyEthnic groupContext (archaeology)Demographic economicsPerceptionGender studiesEconomic growthPsychologyEconomicsGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper aims to better understand the relationship between young people's aspirations towards education and jobs, and the context in which they are formed, especially to understand better the role of disadvantaged places in shaping young people's aspirations. Policy makers maintain that disadvantaged areas are associated with low aspirations and there is support for this position from academic work on neighbourhood effects and local labour markets, but evidence is slim. Using a two-stage survey of young people in disadvantaged settings in three British cities, the paper provides new data on the nature of young peoples’ aspirations, how they change during the teenage years, and how they relate to the places where they are growing up. The findings are that aspirations are very high and, overall, they do not appear to be depressed in relation to the jobs available in the labour market either by the neighbourhood context or by young people's perceptions of local labour markets. However, there are significant differences between the pattern of aspirations and how they change over time in the three locations. The paper then challenges assumptions in policy and in the literature that disadvantaged places equal low aspirations and suggests that understanding how aspirations are formed requires needs a nuanced approach to the nexus of class, ethnicity and institutional influences within local areas.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,066
Score d'incertitude au seuil0,131

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0000,003
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,099
Tête enseignante GPT0,385
Écart entre enseignants0,286 · 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'étudeQualitatif
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

Citations126
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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