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Enregistrement W4408591661 · doi:10.1177/14788047251327548

Teaching self-reliance and empowerment in civics classrooms: Towards a sociopolitical capabilities approach

2025· article· en· W4408591661 sur OpenAlexaff
Adaobiagu Obiagu

Notice bibliographique

RevueCitizenship Social and Economics Education · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePoverty, Education, and Child Welfare
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCivicsEmpowermentMathematics educationSociologyPedagogyPsychologyEconomic growthEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper considers whether self-reliance and empowerment discourses within Nigerian civic education are sufficient to actualise civic education aims of promoting freedom, human agency, and active citizenship. Drawing on qualitative data, it analysed the representations of self-reliance and youth empowerment concepts in civic education curriculum and prescribed textbooks for secondary schools, along with six civics teachers’ understanding and classroom implementation of these concepts. Findings show that economic-centric/neoliberal perspective dominates the framing of these concepts within civic education. This dominant perspective is driven by how self-reliance is framed in Nigeria's education policy. Relying on human capability and sociopolitical development models, the paper argues that the neoliberal perspective framing of self-reliance and empowerment undermines actualising the goals of civic education: to empower citizens for civic agency and sociopolitical actions that challenge systemic issues, such as inequality and corruption, which perpetuate social injustices like unemployment and poverty targeted by economic empowerment. Noting an increase in poverty and unemployment targeted by human capital approaches, the paper recommends a shift towards sociopolitical capabilities-informed perspective on self-reliance and empowerment in civic education. This, it argues, will complement the economic-centric perspectives emphasised in vocational subjects and foster holistic human flourishing.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,351
Score d'incertitude au seuil0,763

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 recherche0,0000,000
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,277 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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