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Enregistrement W4390840249 · doi:10.29173/cjfy30022

Understanding the Motivation of Uzbek Women to Receive Higher Education

2024· article· en· W4390840249 sur OpenAlexvenueno aff
Izabela Cytlak, Nigora Mamadaminova

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Family and Youth / Le Journal Canadien de Famille et de la Jeunesse · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocioeconomic Development in MENA
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUzbekHigher educationValue (mathematics)IncentivePsychologyPolitical scienceFunction (biology)Economics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study attempts to determine the degree of incentive Uzbek women have to pursue higher education in Uzbekistan, as well as the challenges they encounter when trying to apply for tertiary education or complete their university degrees. The survey also assesses the degree of self-motivation and readiness to pursue further education independently, as well as the general influence of parents, relatives, and friends on making the decision to enroll in university. It also emphasizes how Uzbek women view their place in society and their function within families. This study was conducted online among Uzbek women aged 17 to 40 years in different regions of the country through Google documents. According to the study's findings, the majority of Uzbek women still lack the self-motivation to pursue higher education, even though over 90% of respondents said they valued their university education and their parents helped them pay for it. The study's findings can be utilized to create recommendations for promoting female education by setting up campaigns about the role of women and the value of education.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,093
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,240 · 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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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