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Enregistrement W2981027455 · doi:10.14507/epaa.27.4377

Children’s accounts of labelling and stigmatization in private schools in Delhi, India and the Right to Education Act

2019· article· en· W2981027455 sur OpenAlexafffund
Michael Lafleur, Prachi Srivastava

Notice bibliographique

RevueEducation Policy Analysis Archives · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueChildren's Rights and Participation
Établissements canadiensWestern UniversityUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésDisadvantagedCasteCitizen journalismEquity (law)Inclusion (mineral)SociologyPsychologyGender studiesPedagogyEconomic growthPolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,075
Score d'incertitude au seuil0,150

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0120,016
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,309 · 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'étudeQualitatif
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

Citations8
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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