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Enregistrement W2189479432 · doi:10.20533/ijcdse.2042.6364.2013.0151

Conceptualizing Vulnerability among Tanzanian School Children

2013· article· en· W2189479432 sur OpenAlexaff
S. Chrispina Lekule, L. Clinton Beckford

Notice bibliographique

RevueInternational Journal for Cross-Disciplinary Subjects in Education · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePoverty, Education, and Child Welfare
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVulnerability (computing)TanzaniaPsychologyDevelopmental psychologyGeographyEnvironmental healthEnvironmental planningMedicineComputer scienceComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Over the past two decades Tanzania has experienced an increase in the number of vulnerable children and it has become a major issue of concern among educators, researchers, policymakers and communities which are highly impacted by this phenomenon. Due to the complexity of vulnerability among school children in Tanzania, this paper focuses on vulnerable children defined as being at high risk of either dropping out of school or facing academic failure due to vulnerable conditions which include, poverty, orphanhood, streetism, child abuse, and hostile family conditions. Hence, drawing from a Tanzanian perspective, this paper examines the conceptualization of vulnerable children and the factors that render them vulnerable. It also evaluates how Tanzanian schools could be of support to this population of children so that they could become successful in their education as a means to end vulnerability. The paper establishes that while the Government of Tanzania has done a lot in ensuring that every Tanzanian child has access to quality education, there are questions about the extent to which vulnerable children are catered to in the public education system. The paper also notes the lack of literature on what Tanzanian schools practically do in support of this growing population of children. To fill this vacuum, the paper analyzes several studies conducted in other countries with similar challenges and offer suggestions for what could be done by Tanzanian educators to improve the learning process and academic achievement for their vulnerable student population.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,378
Écart entre enseignants0,359 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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