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Enregistrement W2308132901

Aaishah’s choice: Choosing home education in the Muslim community

2016· article· en· W2308132901 sur OpenAlexaff
Rebecca English

Notice bibliographique

RevueFaculty of Education · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDiverse Education Studies and Reforms
Établissements canadiensVictoria Park
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPseudonymPopularitySociologyQualitative researchHome educationFutures contractGender studiesQualitative analysisPsychologyPedagogyPublic relationsSocial scienceSocial psychologyPolitical scienceLaw
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In Australia, the decision to home educate is becoming increasingly popular (cf. Townsend, 2012). In spite of its increasing popularity, the reasons home education is chosen by Australian families is under-researched (cf. Jackson & Allan, 2010). In addition, the decision to home educate among minority groups, such as Australian Muslim families, is absent from the literature. This paper reports on an interview with one Muslim mother who chose to home educate her children. An in-depth, qualitative interview was conducted with Aaishah (pseudonym), a mother who lived in one of Australia’s most populated cities. Data were analysed using the Discourse Historical Approach to Critical Discourse Analysis. The analysis revealed that there were similarities between the discourses of Christian parents described in the literature, in terms of the reasons Aaishah had given for her decision to home educate. In particular, analysis reveals Aaishah’s fears about schools, their negative experiences on her children and her hopes for her children’s futures.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,420
Score d'incertitude au seuil0,991

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 savante0,0000,000
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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,409
Écart entre enseignants0,344 · 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'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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
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