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Enregistrement W4310054407 · doi:10.1080/02601370.2022.2148303

Researching inequality and lifelong education from 1982 to 2020: A critical review

2022· review· en· W4310054407 sur OpenAlexaff
Petya Ilieva-Trichkova, Sarah Galloway, Bernhard Schmidt‐Hertha, Shibao Guo, Anne Larson, Vicky Duckworth, Tonic Maruatona

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Lifelong Education · 2022
Typereview
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGlobal Educational Policies and Reforms
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLifelong learningInequalitySociologyPedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article explores the International Journal of Lifelong Education archives in the period 1982–2020. We analyse how the Journal engages with the issue of inequality. This is accomplished by systematically identifying relevant articles within the archives, and reviewing these whilst taking account of the societal, cultural and political or economic contexts in which they were written. Most articles identified for review focused on specific disadvantaged groups, discussing ways in which adult education might help, support and strengthen them. A minority took a more critical approach, assessing the drivers for inequality, or problematising the role of lifelong education as a catalyst for addressing inequality or social injustice. In our analysis, we distinguish between inequalities related to class, gender and migration/ethnicity as themes emerging from our initial sweep of the archives, however these themes are represented unequally both in terms of number and attention given across the decades. Perhaps surprisingly, given the different forms of inequality addressed in the Journal, it seems that only very few of these papers can be directly associated with historical events and contexts relevant to the times in which they were written. Theoretically driven conceptualisations of inequality are rarities within the archives, with some notable exceptions.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,881
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,119
Tête enseignante GPT0,548
Écart entre enseignants0,428 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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