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Enregistrement W2918721140

Children combining work and education in cottonseed production in Andhra Pradesh: implications for discourses of children's rights in India

2009· article· en· W2918721140 sur OpenAlexfundno aff
Virginia Morrow, Uma Vennam

Notice bibliographique

RevueOxford University Research Archive (ORA) (University of Oxford) · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePoverty, Education, and Child Welfare
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDepartment for International DevelopmentUniversity of OxfordInternational Development Research CentreBernard van Leer FoundationIrish AidUNICEF
Mots-clésWork (physics)Intervention (counseling)Socioeconomic statusProduction (economics)Economic growthFocus groupPolitical scienceSocioeconomicsSociologyGeographyPsychologyEngineeringEconomicsDemographyPopulation
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Child labour in India has long been the focus of research, policy concern and intervention. This paper presents a preliminary analysis of children's work in cottonseed production in Andhra Pradesh, drawing on evidence from two case studies from the qualitative component of Young Lives. In parts of rural Andhra Pradesh, children work in the cotton fields for two to three months of the school year. Children highlighted the importance of this work in their everyday lives and its consequences for their schooling. Evidence shows marked gender and age differentiation. In the early stages of cotton production, there was reported to be a cultural as well as an economic basis for children's work in cottonseed pollination, when it was believed that pre-pubescent girls were preferred for this kind of work, as they were considered to be 'pure'. However, this has shifted somewhat, and children appear to work in cotton pollination for economic reasons, as well as practical ideas that they are better-suited to this type of work because of their physical height and dexterity. The paper concludes with a discussion of the implications of the research for discourses related to children’s rights in India.

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)0,006
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,084
Score d'incertitude au seuil0,167

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0160,029
Communication savante0,0090,004
Science ouverte0,0020,010
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,271 · 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

Citations6
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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