MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4206916583 · doi:10.31235/osf.io/ha9y8

Non-state Schools in Nigeria

2021· preprint· en· W4206916583 sur OpenAlexaboutno aff
Ismail Datti Saidu, Anas Ismail

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueAfrican Education and Politics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExpansiveState (computer science)Economic growthChinaUniversal Primary EducationPolitical scienceRealisationQuality (philosophy)Primary educationPublic administrationEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Indisputably, education in every society is pivotal to national development without which the society retrogresses. The world superpowers, the United States, China, Germany, UK, France, Canada, Japan e.t.c. are able to attain substantial economic growths as a result of educational advancement through quality schools that result in the production of quality education at all levels. In these countries, education in both states and non-states institutions is well funded to meetup their innovative demands and overcome challenges. This is not the case in Nigeria where education budgets are just below 15% of the total budget of the country hence, the degradation of public schools and the over-reliance on non-state schools. Regardless of the expansive growth experienced in the sector (non-state institutions), another danger looms as these schools are following the footsteps of their counterparts (state owned schools) towards unethical activities that threaten realisation of the general goals of education. This paper focuses on the basic education levels of primary and secondary schools. It looks into the activities of non-state schools that are not in tandem with the purpose of teaching and learning. The paper examines cases from the two largest states of Nigeria, Kano and Lagos wherein it analyses the situations and arrive at some valuable conclusions.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,432
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,333 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetAfrican Education and PoliticsTravaux en français237 207