Do poverty dynamics explain the shift to an informal private schooling system in the wake of free public primary education in Nairobi slums?
Notice bibliographique
Résumé
With the introduction of free primary education (FPE) in Kenya in 2003, it was expected that the burden on poor households in financing primary education would be reduced substantially. This in turn would increase enrolment in public schools and lead to universal primary education. However, studies have shown that a considerable proportion of households in urban slums continue to enrol their children in pro-poor fee charging informal schools. The reasons presented in the available literature to explain this phenomenon of why poor slum-residing households bypass free public education are varied and some are simply speculative. In this paper, we hypothesise that poverty dynamics can partly explain households' decisions on the type of school in which to enrol their children. The analysis is based on longitudinal data collected by the African Population and Health Research Centre (APHRC) using urban demographic surveillance in two slums of Nairobi, Kenya. The data covers the period between 2005 and 2009 with a sample of 6965 pupils spread across 3763 households. Logistic regression methods are applied. The findings reveal that moving in and out of poverty can affect the type of schooling decision a household makes, with one quarter of those moving out of poverty shifting schools. The findings demonstrate that there is both willingness and ability to pay by the slum residents that is driving the utilisation of the private schools. The decisions are not random occurrences, but seem systematic and rational – parents want quality and affordability and a good number of those whose economic situation improved do not seem to believe the public schools, even under FPE, offers quality. The policy implication to be drawn from these findings is that the private schools for the poor should not simply be dismissed as 'informal schools' because it seems they have some features which are attracting parents to choose them and leave the state system. Free primary education policy is being 'rejected' by a good number of parents in the slums and this needs further investigation, as 'excess' demand as suggested in some research papers does not seem to be the only explanation.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».