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Enregistrement W3039856070 · doi:10.33448/rsd-v9i8.5574

Better than nothing? a review and critique of child sponsorship

2020· review· en· W3039856070 sur OpenAlexaff
Kathleen Nolan

Notice bibliographique

RevueResearch Society and Development · 2020
Typereview
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueChildren's Rights and Participation
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNothingSolidarityComplicityDistrustSociologyArgument (complex analysis)Power (physics)Public relationsGovernment (linguistics)Altruism (biology)Economic JusticePolitical scienceLawEnvironmental ethicsSocial psychologyEpistemologyPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of this paper is to review and synthesize research focused on child sponsorship (CS) and, in doing so, to present a critique grounded in conceptualizations of justice, solidarity, ethical relationships, and international development education. As discussed in this paper, a review of the literature yields eight motivations for becoming involved in child sponsorship: Personal connection; altruism; guilt; small win; part of something bigger; distrust of government; not faceless; advancing development. Following the research synthesis and discussion of these motivations, a critique is constructed by viewing these motivations through three theoretical lenses: conceptualizations of the good citizen, the complex audience member and, finally, a pedagogical tool and framework referred to as HEADS UP. The paper concludes with questions centring on power, poverty, responsibility, complicity, justice and peace, and, ultimately, provides a response to the question of “is it better than nothing?” The argument put forth in this paper is that, in its noted absence of a more critical examination of the root causes of poverty and global injustices, child sponsorship is, in fact, not better than nothing.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0050,011
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,196
Tête enseignante GPT0,473
Écart entre enseignants0,277 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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