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Enregistrement W4362689931 · doi:10.55365/1923.x2023.21.37

China's Economic Stability Through Management of Rural Education Development: Condition and Possibilities

2023· article· en· W4362689931 sur OpenAlexvenueno aff
Koshkalda Iryna, Sychenko Victor, Zastrozhnіkova Irina, Xia Yuan-yuan, Nataliya Stoyanets

Notice bibliographique

RevueReview of Economics and Finance · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePoverty, Education, and Child Welfare
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEducation Department of Henan Province
Mots-clésPovertyEconomic growthHuman resourcesRural areaRural povertyChinaBasic needsHuman development (humanity)Development economicsEconomicsBusinessPolitical scienceManagement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As the largest developing country, China has made significant achievements in the battle against poverty in a short period.The key point lies in the targeted rural poverty alleviation policies with Chinese characteristics, for which educational poverty alleviation is the fundamental guarantee.Educational poverty alleviation in rural povertystricken areas is mainly to improve the total amount and quality of rural human resources with the adoption of various education-based human resource development models.The development of rural human resources is conducive to increase the income of rural poverty families and then achieve sustained poverty elimination.In this study, we argue that preschool education could promote economic growth in rural poverty-stricken areas through internal and spillover effects based on human resource development.Internal effect is mainly manifested in its direct effect on improving the quality of human resources, for example, to block the inter-generational transmission of poverty by cultivating high-quality laborers in the future.While, the spillover effect is mainly reflected in the increase in the total amount of human resources, such as transforming the original child caregivers (female and elderly) into productive laborers.Additionally, the teacher training model for preschool education in rural areas could also promote rural human resources development by enabling plenty of surplus laborers to participate in preschool education.To the best of our knowledge, this study is the first to analyze the effects of preschool education on achieving sustained poverty elimination in the post-poverty era from a new perspective of human resources development with the combination of the seventh population census bulletin and the three-child policy recently released in China.Our findings could provide references for other developing countries that are committed to poverty alleviation, and also are conducive to accelerate the process of establishing inclusive preschool childcare and education service system in China to achieve sustainable rural development.

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)0,000
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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,703
Score d'incertitude au seuil0,236

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,268 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations6
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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