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Enregistrement W2232727936 · doi:10.5206/cie-eci.v41i2.9201

Globalization, Market Economy and Social Inequality in China: Exploring the Experience of Migrant Teachers

2013· article· en· W2232727936 sur OpenAlexaffvenue
Shibao Guo

Notice bibliographique

RevueComparative and International Education · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMigration, Ethnicity, and Economy
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChinaGlobalizationInequalityGovernment (linguistics)InjusticeFace (sociological concept)Economic growthWorkloadPolitical scienceSociologyDemographic economicsPsychologyEconomicsSocial psychologySocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study explores the experience of migrant teachers in China. In particular, it examines how China’s market economy might have impacted on the status and living and working conditions of migrant teachers. The study adopts a case study approach, drawing on personal interviews with 21 school teachers in Shenzhen and Zhuhai of Guangdong Province. The findings reveal that despite China’s economic miracle, migrant teachers’ status and teaching and living conditions have not improved. On the contrary, they have deteriorated. Migrant teachers are paid less, live in poor housing conditions, and face heavy workload. Many teachers have to tutor outside of school hours or work a second job to make ends meet. Through an account of the experience of migrant teachers in China, this study contextualizes the concept of globalization by examining its impact on China through the influence of the market economy. It also reveals a number of social injustice and inequality in education which requires the Chinese government to take immediate actions to reduce and eliminate it.

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,566
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,105
Tête enseignante GPT0,382
Écart entre enseignants0,277 · 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'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'admission2
Résumé présentoui

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