MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2055377754 · doi:10.5539/ass.v7n8p133

A Study of Contribution of Aga Khan Education Services Pakistan for Primary Education

2011· article· en· W2055377754 sur OpenAlexvenueno aff
Sufiana Khatoon Malik, Nadia Bi Bi

Notice bibliographique

RevueAsian Social Science · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePolitics and Conflicts in Afghanistan, Pakistan, and Middle East
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEconomic shortageCurriculumPrimary educationMedical educationQuality (philosophy)Mathematics educationMedicinePsychologyPedagogyGovernment (linguistics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Paper determines contribution of Agha Khan Education Services Pakistan (AKESP) for primary education at Chitral. Findings indicated that AKESP primary schools provide free admission for all students. Teachers at AKESP primary schools are highly qualified; they are provided refreshes courses, AKESP schools have proper building, furniture, electricity, computer, library, sick room, drinking water and proper toilet facilities. Scholarships are given to outstanding students and fee concession facility for poor students. Findings depicted that curriculum taught at AKESP primary schools was according to needs of students. Problems at AKESP schools were shortage of teachers, especially English teachers and lack of teaching aids. AKESP may take suitable measures to solve these problems. Researches can be planned to standards of quality primary education in AKESP primary schools and public sector primary schools, or differences in provision of facilities at AKESP’s primary schools and public sector primary schools may be examined.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,876
Score d'incertitude au seuil0,688

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,325 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations8
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAsian Social ScienceMême sujetPolitics and Conflicts in Afghanistan, Pakistan, and Middle EastTravaux en français237 207