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Enregistrement W24503999 · doi:10.35536/lje.2013.v18.isp.a2

Education in Pakistan’s Punjab: Outcomes and Interventions

2013· article· en· W24503999 sur OpenAlexaboutno aff
Masooma Habib

Notice bibliographique

Revue˜The œLahore journal of economics · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePoverty, Education, and Child Welfare
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEconomic growthPsychological interventionPopulationPolitical scienceQuarter (Canadian coin)DemocracyDeveloping countryPoliticsDevolution (biology)Development economicsPsychologySociologyEconomicsGeographyDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

One of the most critical challenges Pakistan faces today is the need to improve and expand its education system. With important political and demographic changes taking place, greater devolution and strengthened democracy, this is an opportune moment to build a better system. Not only does the purpose of education have to be defined beyond what has been left over from colonial administrative objectives, but a much greater effort has to be invested in developing the skills and talents of the majority of the population. Punjab, Pakistan's largest province, has taken several education reform initiatives to improve education outcomes. However about a quarter of school age children are still not attending school either because they never enrolled or because they dropped out early. Low transition rates to secondary education are of special concern. Moreover, recent assessments have shown that students' knowledge and comprehension of basic subjects remains alarmingly low. Improved learning in schools is therefore another important challenge. Patterns in learning achievement in Punjab indicate the importance of school level factors, implying that a good school could make up for other regional and socio-economic disparities. Better quality schools also attract more students from the poorest families, because when parents expect better returns from education, the time and resources spent on schooling becomes worthwhile. This paper will review the extent to which critical gaps in achievement levels and other educational outcomes have been addressed by past policies and current reform programs.

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)0,000
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,128
Score d'incertitude au seuil0,988

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 savante0,0000,000
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,302 · 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

Citations31
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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