MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2038496118 · doi:10.1007/2288-6729-6-1-17

Getting Early Childhood onto the Reform Agenda: An Australian Case Study

2012· article· en· W2038496118 sur OpenAlexaff
Rachel Flottman, Jane Page

Notice bibliographique

RevueInternational journal of child care and education policy/International journal of child care and education · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEarly Childhood Education and Development
Établissements canadiensEducation and Early Childhood Development
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEarly childhood educationEarly childhoodGovernment (linguistics)PoliticsContext (archaeology)Political sciencePublic administrationEconomic growthEconomicsHistoryPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Many Governments around the world turned their attention to early childhood policy and service provision throughout the early 2000s, and the Victorian State Government within Australia was no different. Over the past six years, the Victorian Government has reformed the early childhood education and care system substantially. The factors leading to this emphasis on early childhood reform were not straight-forward. This article adapts Richmond’s and Kotelchuck’s (1983) model for examining the interacting forces shaping public policy to make sense of how early childhood so successfully found itself at the centre of the Victorian Government’s reform agenda. It concludes that far from being random, it was a combination of political will, a rich, expanding and interdisciplinary knowledge base and a well-developed social strategy for the application of the knowledge base that led to early childhood being at the centre of the reform agenda. It concludes that much of the evidence by which the reform agenda was informed came from studies conducte d internationally and that more Australian research is needed to investigate early childhood program effectiveness in our own local context if the momentum is to continue.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
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: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,226
Score d'incertitude au seuil0,450

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,006
Études des sciences et des technologies0,0270,008
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0030,009
Intégrité de la recherche0,0050,008
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,345 · 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

Citations7
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational journal of child care and education policy/International journal of child care and educationMême sujetEarly Childhood Education and DevelopmentTravaux en français237 207