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Enregistrement W4387672363 · doi:10.15185/glmlic.3416.1

G2LM|LIC - Entrepreneurship Education and Teacher Training in Rwanda

2023· article· en· W4387672363 sur OpenAlexaff
Moussa P. Blimpo, Todd Pugatch

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMiddle East and Rwanda Conflicts
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTraining (meteorology)EntrepreneurshipEntrepreneurship educationMedical educationBusinessPolitical scienceMathematics educationPedagogyPsychologyGeographyMedicineFinanceMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An experiment across 207 secondary schools shall investigate, how a comprehensive teacher training program affects the delivery of a major entrepreneurship curriculum reform in Rwanda. The reform introduced interactive pedagogy and a focus on business skills in the country's required upper secondary entrepreneurship course. In addition to the government's standard training, a random sample of schools received intensive training organized by an NGO for two years. The training consisted of (i) six training sessions during school breaks, ii) exchange visits each term where teachers provided feedback to their peers, and (iii) outreach and support from NGO staff at least twice per year. The program increased teachers' use of active instruction, consistent with the reform's features. These effects on pedagogy did not translate into improvements in student academic outcomes or skills. Treated students increased their participation in businesses by 5 percentage points, or 17% of the control mean, with a commensurate decrease in wage employment, and no effect on overall income. These results suggest substitution between entrepreneurship and employment among students in treated schools.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,329
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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