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Enregistrement W2090894622 · doi:10.1080/026037042000293407

Through a gender lens: explaining North‐Eastern Thai women’s participation in adult literacy education

2004· article· en· W2090894622 sur OpenAlexaff
Pierre Walter

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Lifelong Education · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueAdult and Continuing Education Topics
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLiteracyAdult literacyAdult educationGender studiesSociologyLens (geology)PsychologyPedagogyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This ethnographic study employs a gender perspective to understand the motivations of eight women literacy learners participating in a village‐based functional literacy programme in rural North‐eastern Thailand. Field research took place over six months of periodic residence in a North‐eastern Thai village, and involved participant observation, individual interviews and informal focus groups. An analysis of the women’s reproductive, productive and community roles, and their practical and strategic gender needs (Moser ) is used to frame findings on the women’s participation in the literacy programme. In brief, although the women valued educational programmes that reduced the burden of their reproductive labour, offered income‐generating opportunities in their productive roles and supported their leadership roles in the community, the village literacy programme had limited effect in addressing these practical gender needs. However, because a patriarchal ideology and Buddhist institutions had denied the women access to schooling as children, they now saw the literacy programme as both a symbolic return to school and a collective women’s space to advocate for more desirable adult educational programmes. In these ways, the programme addressed their strategic gender needs. The study argues that a gender lens is critical in explaining women’s participation in literacy programmes and in designing literacy education for development.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0090,011
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,392
Écart entre enseignants0,361 · 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
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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