IMAGINE Mali Girls’ Education Project: The Importance of Place and Space Inquiry to Inform Education Programming in a Conflict-Affected Context
Notice bibliographique
Résumé
IMAGINE contributes to the Canadian government's commitment to quality education for girls by improving their rights to inclusive, gender-transformative, quality education in two conflict-affected regions in Mali. Since 2020, this humanitarian-development/nexus project funded by Global Affairs Canada and implemented by a consortium of NGOs, has been affected by the Covid-19 pandemic, school closures due to the security situation, teacher strikes and coups, while public schools, once safe learning spaces, have experienced attacks by armed groups. // This paper shares lessons learned and challenges from IMAGINE, exploring the theme and sub-theme of Building Resilience and Education for Girls and the socio-political potential of education as a peacebuilding agent. Geographic Place and Space Theory establishes that place is an integral and inescapable aspect of community and individual life experiences. Butler and Sinclair (2020) argue that “place inquiry and spatial methodologies can strengthen the potential of education research by advancing our knowledge of the nature of and potential solutions to educational injustice.” We ask: How can education projects in the humanitarian-development/nexus space leverage geographic place and space inquiry to improve approaches to equitable educational access, particularly for girls? // As a gender-transformative education project, IMAGINE will contribute findings to this under-conceptualized space in education research.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,019 | 0,026 |
| Communication savante | 0,011 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».