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Enregistrement W2334709539 · doi:10.1080/02671522.2016.1158855

Interpretations of national identity in post-conflict Northern Ireland: a comparison of different school settings

2016· article· en· W2334709539 sur OpenAlexfundno aff
Andrea Furey, Caitlin Donnelly, Joanne Hughes, Danielle Blaylock

Notice bibliographique

RevueResearch Papers in Education · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueReligious Education and Schools
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesQueen's UniversityQueen's University Belfast
Mots-clésDilemmaIrishProtestantismIdentity (music)Ethnic groupGrammar schoolNational identityCohesion (chemistry)SociologyPsychological nativismGrammarPolitical scienceSocial psychologyGender studiesImmigrationPsychologyPedagogyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It is generally accepted that education has a significant role to play in any society transitioning from conflict to a more peaceful dispensation. Indeed, some have argued that the education system potentially represents the single most effective agent of social change with the capacity to bridge ethnic division in conflict affected countries. Despite the potential, educational policy-makers grapple with the dilemma as to precisely how school systems can best facilitate this agenda. This paper thus attempts to shed light upon the dilemma by exploring pupil identity and associated intergroup attitudes across various school types in Northern Ireland. Five schools were selected for the study with each one representing a particular sector within the Northern Irish education system (maintained grammar, maintained secondary, controlled grammar, controlled secondary, integrated). This led to a total sample size of 265 pupils. The main findings show that children across separate Catholic, separate Protestant and mixed Catholic and Protestant educational contexts construct and interpret identity differently. At the same time, our data suggest that no one school setting has supremacy in promoting social cohesion. The implications of these findings are discussed.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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 enseignants0,061
Score d'incertitude au seuil0,121

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0050,009
Communication savante0,0060,002
Science ouverte0,0010,007
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,474
Écart entre enseignants0,428 · 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

Citations20
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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