Evaluating the Effectiveness of Education Aid in Promoting Inclusive and Equitable Quality Education with a Specific Emphasis on the Gender Perspective
Notice bibliographique
Résumé
The primary objective of this study is to examine the relationship between education aid and different levels of schooling, specifically primary, secondary, and tertiary education, from a gender perspective, with a particular focus on Sustainable Development Goal (SDG) four. The study is structured into three main parts: the analysis of female outcomes, the analysis of male outcomes, and conducting a comparative analysis of results between females and males. Firstly, the study analyzes the impact of education aid on completion rates for females and males at the primary level, net enrolment rates for females and males at the secondary level, and gross enrolment rates for females and males at the tertiary level. Subsequently, a comparative analysis of the female and male outcomes is conducted. The study drew data from a 19-year panel (2002-2020) of fifty low and lower-middle-income countries. The system GMM (One-step GMM and Two-step GMM) was utilized for the analysis. Both methods demonstrated a favorable correlation between education aid and primary and secondary education. However, the results suggest that males benefit more from education aid than females at primary and secondary levels. Additionally, the findings for the tertiary level demonstrate that the relationship between tertiary education aid and tertiary education is not optimal. The primary contribution of this study lies in its focused examination of the impact of a specific level of educational aid on particular educational outcomes, with a special emphasis on gender considerations within a comprehensive framework aligned with SDG four.
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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 | 0,009 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».