Implications of COVID-19 to Young Women’s Online Education in Canada
Notice bibliographique
Résumé
This paper will explore the gendered implications of online education during the pandemic in Canada.The COVID-19 pandemic shifted the educational environment by transporting in-person social developments within conventional school structures into an online and unfamiliar environment ( Bilodeau, Kehler, and Minnema 2021 ).In this new setting, young women face a range of barriers to education and exacerbated forms of cyberbullying ( Kusumawaty et al. 2021 ; Mkhize and Goapl 2021 ).Moving forward with the Women, Peace, and Security (WPS) agenda and efforts for recovery (as mentioned by K.C. and Mackenzie in the forum introduction), Canada's COVID-19 educational recovery plan requires a comprehensive gendered perspective, with attention to the impacts of COVID-19 on young women's education.This paper explores the intersectional gendered impacts of educational shifts associated with COVID-19, with attention to unpaid labor, unequal access to technology, unreliable access to health resources, and cyberbullying.Although these were preexisting issues for young women, this paper highlights how the pandemic exacerbated them in ways that could have long-term implications for education quality and equity.Conducting schooling online and within the home has contributed to the retraditionalization of gender roles.Young women students are more likely to be relegated to unpaid and additional home-making labor during periods of school closures ( Reliefweb 2021 ; Canadian Partnership for Women and Children's Health 2022 ).This impedes their ability to balance educational responsibilities with homemaking duties.Elevated rates of stress and decreasing resilience to educational changes can lead to education disengagement ( Whitley, Beauchamp, and Brown 2021 ), resulting in poorer results in reading, math, and sciences among youth ( Frenette, Frank, and Deng 2020 ).These factors are compounded by attitudinal factors toward the expectation of women to maintain the home while minimizing the need for digital skills ( Webb et al. 2021 ).This argument corroborates Azmi's findings (from this forum) on women migrant returnees who face diverse economic and domestic challenges upon their return home during the pandemic, intensified by existing inequalities.Research indicates that a decrease in access to quality education over time can lead to sustained disadvantages in future vocational opportunities ( Maldonado and De Witte 2022 ;Sabates, Carter, and Stern 2023 ).While this analysis warns of the impact from gender roles and domestic challenges to education,
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».