Children’s accounts of labelling and stigmatization in private schools in Delhi, India and the Right to Education Act
Notice bibliographique
Résumé
India’s Right of Children to Free and Compulsory Education Act, 2009 compels private schools to reserve a proportion of their seats for free for disadvantaged children. Although controversial, it is idealized as an equity measure for inclusion in and through education. This small-scale study, feeding into a larger research project, details children’s accounts of their everyday lived experiences at private schools in Delhi. Children reported labelling students by teachers as ‘naughty’ or academically ‘weak’ or ‘incapable’ as a pervasive practice. These ‘designated identities’ (Sfard & Prusak, 2005) were reinforced by teachers and through peer interactions. They were internalized by participants about their peers and affected how they interacted with them. Peers who were labelled were reported to be stigmatized. Surprisingly, neither caste nor gender were mentioned as explicitly marking participant experiences. The paper also discusses the participatory methods employed in the study as a further contribution to the literature on private schooling. Data are from participatory ‘draw-and-talk’ sessions conducted with 16 children in 2015-16 from marginalized backgrounds, accessing six different private schools in one catchment area, half of whom secured a free private school seat. Participants were from amongst the first cohorts eligible for the free seats provision.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,016 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».