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Enregistrement W3174083873 · doi:10.1177/00131245211027549

Navigating Student Motherhood in a Precarious Urban Context: Perspectives from Higher Education in Uganda

2021· article· en· W3174083873 sur OpenAlexaff
Doris M. Kakuru

Notice bibliographique

RevueEducation and Urban Society · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePoverty, Education, and Child Welfare
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPovertyThematic analysisContext (archaeology)SociologyQualitative researchSnowball samplingGender studiesEconomic growthSocial scienceMedicineGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper reports findings of a study on young mothers living in Uganda’s poor urban areas which have been politically labeled as informal settlements and therefore not eligible for social services delivery. Although 59% of all school dropouts in Uganda are due to young motherhood, the national education policy, and practice automatically exclude young mothers. Past studies on student motherhood addressed student mothers of all ages, and were not focused on poor urban communities. The qualitative study involved young female participants enrolled in institutions of higher learning aged, between the 17 and 25 and investigated the magnitude of their marginalization and exclusion. Study participants were purposively selected using snowball technique. Data were collected using life history interviews and observation. All interviews were audio recorded, transcribed verbatim, coded, and thematic analysis was done. The key themes are the context of urban poverty and student motherhood, lack of counseling services, poor law enforcement, and abandonment. The paper discusses how the young women navigate motherhood and education, thereby advancing the discourse on student motherhood in precarious educational contexts of urban poverty.

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)0,004
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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0160,009
Communication savante0,0060,003
Science ouverte0,0010,008
Intégrité de la recherche0,0020,004
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,306 · 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

Citations4
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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