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Enregistrement W2519024446 · doi:10.14507/epaa.24.2523

Knowledge banking in global education policy: A bibliometric analysis of World Bank publications on public-private partnerships

2016· article· en· W2519024446 sur OpenAlexaff
Francine Menashy, Robyn Read

Notice bibliographique

RevueEducation Policy Analysis Archives · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueInternational Development and Aid
Établissements canadiensInstitute for Christian StudiesUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDominance (genetics)EliteDisciplinePrivate sectorPolitical scienceScholarshipRegional sciencePublic relationsSociologyPublic administrationEconomic growthEconomicsSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As a leading mobilizer of international development and educational knowledge, the World Bank has been critiqued in two key areas: (1) the dominance of economic thinking in its policies, and (2) its Northern-generated knowledge which informs its work in the Global South. In this paper, we investigate the disciplinary foundation of Bank knowledge, as well as its geographic representation. This study pays particular attention to knowledge mobilization relating to one of the most contentious policy prescriptions worldwide, and one that the Bank has historically supported: private sector engagement in education. By employing the concepts of economic imperialism and policy networks to frame our study, and through the use of a bibliometric methodological approach, we trace the authorship patterns of publications cited in a series of key World Bank documents on private sector engagement in education. Our findings show that the World Bank mobilizes research production from the Global North, which reflects a disproportionate economic disciplinary focus. Moreover, through a mapping of the cited authors, this network is shown to be highly narrow and privileges authors from a small subset of elite institutions.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,086
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesBibliométrie
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,854
Score d'incertitude au seuil0,053

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,086
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,1460,280
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0080,007
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,076
Tête enseignante GPT0,415
Écart entre enseignants0,339 · 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.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations18
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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