MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3115083323 · doi:10.1017/mit.2020.68

Agricultural education and Italian primary school teachers: the Romagna in the late nineteenth century

2020· article· en· W3115083323 sur OpenAlexaboutno aff
Omar Mazzotti, Massimo Fornasari

Notice bibliographique

RevueModern Italy · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHistorical Education Studies Worldwide
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFunctional illiteracyAgricultureAgricultural educationQuarter (Canadian coin)Political sciencePrimary educationEconomic growthUnificationSocial scienceSociologyGeographyPedagogyLawEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article examines the dissemination of agricultural education in primary schools in the Romagna, an important rural area in post-unification Italy. The topic is explored within a wider perspective, analysing the impact of institutional changes – at both the national and local levels – on the transmission of agricultural knowledge in primary education during the final quarter of the nineteenth century. Two particular elements of the process are examined: students, as the intended beneficiaries of the educational process; and teachers, who as well as having a key role in reducing the extent of illiteracy were sometimes also involved in disseminating agricultural knowledge. The transfer of that knowledge appears to have been a very challenging task, not least because of the scant interest that Italy's ruling class showed towards this issue. However, increasing importance seems to have been given to agricultural education in primary schools during the economic crisis of the 1880s, when the expansion of this provision was thought to be among the factors that might help to prepare the ground for the hoped-for ‘agricultural revolution’.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,077

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,005
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,253 · 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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueModern ItalyMême sujetHistorical Education Studies WorldwideTravaux en français237 207