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Enregistrement W4319844517 · doi:10.33423/jhetp.v23i1.5790

Experiences of Learners Who Are Incarcerated With Accessing Educational Opportunities in Ontario, Canada

2023· article· en· W4319844517 sur OpenAlexaffabout
Ardavan Eizadirad, Tina-Nadia Gopal Chambers

Notice bibliographique

RevueJournal of Higher Education Theory and Practice · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCriminal Justice and Corrections Analysis
Établissements canadiensUniversity of Guelph-HumberWilfrid Laurier University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDeclarationThematic analysisHuman rightsLimitingPolitical sciencePublic relationsQualitative researchMedical educationSociologyMedicineLawEngineeringSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Access to education is a human right that should be upheld for everyone including individuals who are incarcerated as outlined in Article 26 of the United Nations Universal Declaration of Human Rights. 25 interviews were conducted between April to June 2021 with various key stakeholders: 5 staff involved with the delivery of educational programs in jails, 10 learners who are or were formerly incarcerated, and 10 representatives from post-secondary institutions or jails. The objective was to identify barriers limiting access to education, while incarcerated and post-release, and how such barriers can be mitigated. Responses were examined using Critical Race Theory as a paradigm and thematic analysis as a methodology. Findings indicate that access to education for individuals who are incarcerated remains limited, not prioritized, and overall an underdeveloped sector in Canada. More funding and resources need to be allocated to prioritize education and expand the capacity of incarceration facilities to offer more programming in ways that are accessible and socio-culturally relevant.

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)0,001
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: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,131
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,312 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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