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Enregistrement W4312905823 · doi:10.56059/pcf10.9725

Increasing the Enrolment of Women and Girls in TVET in Africa through the Women in Technical Education and Development (WITED)

2022· article· en· W4312905823 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueTenth Pan-Commonwealth Forum on Open Learning · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePoverty, Education, and Child Welfare
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCommonwealthVocational educationDeskEconomic growthWork (physics)Inclusion (mineral)Political scienceEquity (law)IndigenousSustainable developmentMedical educationPublic relationsSociologyPedagogyGender studiesMedicineEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper is for The PCF10 and on the sub theme “Promoting Equity and Inclusion” at the Tenth Pan-Commonwealth Forum on Open Learning (PCF10), Calgary, Canada. The author discusses how the enrollment of women and girls in TVETs in Africa is being increased through ‘’Women in Technical Education and Development (WITED)’’, a program of the Association of Technical Education and Development in Africa (ATUPA) and supported by the Commonwealth of Learning (COL). The paper gives: the background to the WITED program; the objective and strategies applied; revitalizing WITED through COL and ATUPA Women in STEM (CAWS) Project; the intended outcomes of the WITED Program and finally the conclusions. The methodology of this paper is desk research combined with interviews of the “WITED Champions”. The authors extensively examine available documents on WITED. The UN Agenda 2030 for Sustainable Development aims to: “eliminate gender disparities in education and ensure equal access to all levels of education and vocational training for the vulnerable, including persons with disabilities, indigenous peoples and children in vulnerable situations” by 2030 (SDG target 4.5); and “achieve full and productive employment and decent work for all women and men, including for young people and persons with disabilities, and equal pay for work of equal value” (SDG target 8.5). Equality and non-discrimination are also reflected in the UN’s “Leaving no one behind” framework, endorsed by the United Nation System’s Chief Executives Board for Coordination. Women in Technical Education and Training (WITED) is a program which was initiated by Commonwealth Association of Polytechnics in Africa (CAPA), now Association of Technical Universities and Polytechnics in Africa (ATUPA), with the support of the International Labor Organization (ILO) and Commonwealth of Learning (COL) back in 1988. The author seek to evaluate the impact achieved by the programme, the challenges encountered and finally make a call to action by recommending ways by which the programe can reach more girls and women and bring them into TVET programmes.

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.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,187
Score d'incertitude au seuil0,987

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,290 · 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