Bridging the Gap: A Deep Dive into Gender Disparity in Literacy through Sopher's Index in Islampur C.D. Block, Uttar Dinajpur District, West Bengal
Notice bibliographique
Résumé
The article delves into the critical issue of gender disparity in literacy, which reflects the unequal distribution of literacy rates between males and females. This gap in educational achievement is a fundamental aspect of gender inequality, influenced by multifaceted social, cultural, and economic factors. Given its pervasive global impact, particularly on education, gender disparity significantly hinders the comprehensive growth and development of nations. This chapter aims to explore the educational divide between male and female populations within the Islampur community development block of Uttar Dinajpur District, West Bengal. Drawing upon an extensive literature review, the study establishes a robust theoretical framework, supplemented by secondary data sourced from reputable government sources. Through the calculation of literacy rates and the modified Sopher's Index, the study unveils the present status of literacy and gender disparity within the study area. The findings underscore the urgency of addressing gender disparities in literacy, with nine villages including Benikandar Alias Satvita, Garnabari, Kurhila, Uttar Tuthipakar, Sabudanga, Bijekhor, Chhota Khanti, Paschim Gomadighi and Kalughat identified as exhibiting a very high degree of disparity value ranges from 0.389 to 0.707. These villages demand immediate attention to bridge the gender gap in literacy and promote female education, emphasizing the importance of targeted interventions to foster inclusive and equitable societies. Keywords: Female Literacy, Male Literacy, Sopher’s Index, Gender Disparity, Islampur
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».