English-medium education and the perpetuation of girls’ disadvantage
Notice bibliographique
Résumé
In our community, girls do not need this [English-medium education]. Interview with male teacher Nepal is classified as a low-middle income country (World Bank, 2023), and like other such countries, it is under international pressure to attain gender equality targets in order to receive international aid. However, Nepal is also permeated by widespread perceptions that girls are subordinate to boys, which influences girls’ access to education, information, health and the labour market (Upadhaya & Sah, 2019). Women face restrictions in terms of their basic ability to ‘independently venture outside the household, maintain the privacy of their bank accounts, use mobile phones, or become employed’ (Karki & Mix, 2022: 413). Illiteracy disproportionately affects females, with 58.95% of illiterates being women and girls (UNESCO, 2021). Notwithstanding this, recent years have seen some progress in enhancing gender equality in Nepal, and females currently enjoy higher enrolment rates than males across secondary education (UNESCO, 2023). This article, however, provides evidence that the recent trend to offer English-medium education risks setting back progress made by creating a gender-differentiated system that could yield different outcomes for boys and girls and potentially restrict girls’ future trajectories post school and contribute to broader gender inequality in society.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».