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Enregistrement W2947858117 · doi:10.1163/15685209-12341478

Educated with Distinction

2019· article· en· W2947858117 sur OpenAlexaboutno aff
Christian Sassmannshausen

Notice bibliographique

RevueJournal of the Economic and Social History of the Orient · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIslamic Studies and History
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLiteracyQuarter (Canadian coin)CensusGender studiesLiteracy rateAsian studiesSocial classSociologyHistoryPolitical scienceSocial scienceDemographyLawPedagogyChinaPopulationArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Beginning in the 1850s, the Ottoman Empire’s educational landscape expanded and diversified. During this era of imperial reforms, discourses around education increasingly focused on the importance of female education. This article uses census material from Tripoli in today’s Lebanon to explore the experiences of students in the wake of these shifts. It examines literacy rates across different social and religious groups and the extent to which educational decisions parents made were biased by gender and class. The analysis reveals that the rate of Muslim boys’ literacy was high even before new schools opened starting in the 1850s. As for the post-reform developments, it shows that although around a quarter of propertied families decided to send their sons and daughters to school, a considerable proportion of Muslim and Christian families privileged sons alone. Still, reforms allowed a number of groups in the generations between 1860 and 1910 to achieve higher rates of literacy, including Muslim and Christian girls as well as the children of artisans.

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)0,000
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,653
Score d'incertitude au seuil0,584

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,200 · 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'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

Citations2
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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