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Enregistrement W2914814491 · doi:10.5430/wje.v9n1p145

A Study on the Relationship Between Mean Years of Schooling, Literacy Skills Level of the Countries, and Their Level of Democratic Development

2019· article· en· W2914814491 sur OpenAlexvenueno aff
Ayşe Ottekin Demirbolat

Notice bibliographique

RevueWorld Journal of Education · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender, Education, and Development Issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDemocracyMediationPath analysis (statistics)LiteracyPsychologyAction (physics)Educational attainmentEconomic growthDevelopmental psychologyPolitical scienceSociologyPedagogySocial sciencePoliticsEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study’s objective is to examine the relationship between the mean years of schooling, level of adult literacyskills, and democratic development levels. The study was designed as a relational survey model. The analyticsemployed is the path analysis, which tests the existence of causal relationship between the variables. The statisticalanalysis indicates that a significant and strong relationship exists between the mean years of schooling and adultliteracy skills and further that a significant, medium level, relationship is present between the countries’ adult literacyskills and their democratic development levels. Moreover, literacy skills create a significant mediation impact on therelationship between the mean years of schooling and democratic development level. Also significant is the indirectimpact of the nations’ mean years of schooling on their democratic development levels. Countries seeking to sustainand protect participative and deep democracy may need to review their formal and informal education policies.Therefore, it may be especially necessary to attach greater importance to cognitive-verbal processes in formaleducation institutions as a departure point of action.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,139
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,234 · 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'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

Citations4
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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