MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2948555140 · doi:10.14507/epaa.27.3385

Educação, pobreza e programas de transferência de renda: A implementação do Programa Oportunidades no México

2019· article· pt· W2948555140 sur OpenAlexfundno aff
Breynner Ricardo de Oliveira, Maria do Carmo de Lacerda Peixoto

Notice bibliographique

RevueEducation Policy Analysis Archives · 2019
Typearticle
Languept
DomaineSocial Sciences
ThématiquePoverty, Education, and Child Welfare
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesPetroleum Technology Research Centre
Mots-clésPolitical scienceSociologyHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Este artigo analisa a implementação do Programa Oportunidades no México a partir da perpectiva dos agentes de base vinculados a condicionalidade educacional. Ao adotar a abordagem bottom up para analisar a implementação, a formulação de Lipsky (1980) é o referencial que estrutura o estudo. Os profissionais da educação, os promotores comunitários e as representantes das titulares são os que correspondem à caracterização do autor nesse caso. Foram realizadas 47 entrevistas: nove com o corpo estratégico e gerencial nos níveis nacional e estadual; 38 com agentes locais (duas com profissionais da saúde; 14 com atores da escola, 10 com agentes vinculados ao acompanhamento das famílias e 12 com vocales. Os roteiros para as entrevistas foram adaptados conforme sua posição na hierarquia do programa, contemplando as categorias: desenho institucional e sua operação; percepções sobre o programa e o público-alvo; impressões sobre a condicionalidade educacional e as exigências impostas aos agentes locais. Os dados revelam que a condicionalidade educacional mobilizou os agentes locais, apesar das dificuldades de cooperação institucional, das disputas políticas, das limitações orçamentárias, das oscilações na hierarquização das prioridades sociais e da tutela e dependência, evidenciando aspectos que estão diretamente ligados ao processo de formação do Estado e da sociedade mexicanos.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,505
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,332 · 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.

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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEducation Policy Analysis ArchivesMême sujetPoverty, Education, and Child WelfareTravaux en français237 207