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Enregistrement W3125004687 · doi:10.5539/jel.v10n1p94

The Making of a Good Woman: Why Do Pre-School Girls in the KSA Have to Navigate Two Different Worlds to Survive Socially?

2021· article· en· W3125004687 sur OpenAlexvenueno aff
Mona Al zahrani

Notice bibliographique

RevueJournal of Education and Learning · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender Roles and Identity Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFemininityGirlBeautyIdentity (music)PsychologyGender studiesSocial psychologySociologyGender roleIdeologyDevelopmental psychologyAestheticsPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The article discusses how young females navigate and develop a solid sense of two worlds in order to be perceived a ‘good girl’ that can be positioned within the society and maintain the female gender identity that is expected of them in the future. One world is where they are expected to show all the attributes of femininity and beauty and the other world is where they are required to develop a strong sense of ‘self-control’, to be ‘a good girl’ who complies with societal confinements and restrictions on their female body and mobility. This article has emerged from a doctorate research entitled: The Making of a Good Woman: Analysing children’s narratives on female gender identity and role in pre-school Saudi Arabia. It was a study into how female gender identity is constructed in the Kingdom of Saudi Arabia (KSA) by analysing children’s (young girls 4-6 years) perspectives within pre-school, exploring their perceptions of female identity and role in the KSA. Exploring the ways in which gender identities were interpreted and manifested; studying the influences, apparent ideologies and discourses that affect female gender construction. Through the analysis of the data, interesting results emerged that exposed the consideration of gender roles, permissible and non-permissible behaviour and attitudes, and the realisation that female gender is often constructed, in the KSA, through fear and restrictions.

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)0,003
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 enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,053

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0110,011
Communication savante0,0070,005
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,370
Écart entre enseignants0,346 · 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

Citations2
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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