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Enregistrement W4283258731 · doi:10.18060/26078

Learning Informally

2022· article· en· W4283258731 sur OpenAlexaff
Maxwell Godwin Openjuru Ladaah, George Ladaah Openjuru, Kathy Sanford, Bruno de Oliveira Jayme, David H. Monk

Notice bibliographique

RevueENGAGE! · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCultural Industries and Urban Development
Établissements canadiensUniversity of ManitobaUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThrivingThe artsVocational educationEmpowermentContext (archaeology)SociologyInformal learningHandicraftPedagogyInclusion (mineral)Informal educationPublic relationsEntrepreneurshipPolitical scienceSocial scienceHigher educationVisual artsGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper advocates for the inclusion of the arts in vocational learning programs in Uganda, as an integrated form of holistic learning oriented towards empowerment and entrepreneurship. Using community-based research in the context of vocational education and training (VET), our data emerged from open-ended interviews, focus groups and youth-led radio talk shows with stakeholders from public and private sectors, instructors, artists, NGO’s. Three significant themes arose from the data collected. Firstly, the pathways available to learners to become artists are limited by neoliberal and technicist orientations towards education. Secondly, there are significant potential opportunities and interests. Secondly, there is a thriving informal youth-led arts community in northern Uganda, which thirdly, without ways for learners to generate income, they are not able to devote their time to learning through the arts, and their artistic endeavours are not recognized as important skills in their communities or in society. We demonstrate that there is a vibrant space in the informal sector of arts, that if supported could become important and much needed sectors Uganda.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,072
Score d'incertitude au seuil0,242

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0070,008
Communication savante0,0120,011
Science ouverte0,0020,015
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0720,025

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,239 · 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
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
Publié2022
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