Scaling Gender Equality and Social Inclusion in Schools Through Stakeholder Mapping: Teachers’ Perspectives on Enablers and Barriers
Notice bibliographique
Résumé
Stakeloder engagement is crucial for driving Gender equality and social inclusion (GESI) initiatives. Using Participatory Action Research, this situational analysis (SAS) study explored people, place, and things catergorised into four scaling groups: initiators, enablers, competitors, and the impacted for scaling GESI initiatives in schools and communities effectively through stakeholder engagement. The research during the participation axis phase administered a survey questionnaire to teachers, including five males and females, to analyse stakeholders responsible for promoting GESI in schools. Key findings revealed that Initiators, such as school leaders and educators, played a crucial role in driving GESI-related changes within schools. Enablers, including local community leaders and supportive teachers, were instrumental in ensuring the successful implementation and sustainability of GESI initiatives. However, challenges arose from Competitors, including senior citizens, religious practitioners, and some local leaders, whose conservative beliefs often impeded progress. The Impacted group, consisting of marginalized students, teachers, and women affected by gender inequality, was identified as the primary beneficiary of successful GESI initiatives. Despite its valuable insights, the study has a few limitations. The perspectives gathered were primarily from teachers, which may not fully capture the views of all relevant stakeholders, particularly those from marginalized groups or other community members. Additionally, the categorization of stakeholders, especially within the Competitors and Impacted groups, may lack sufficient nuance in certain contexts. The study recommends a more inclusive stakeholder engagement process that involves all groups, including Competitors, through participatory dialogue to address resistance and foster collaborative solutions. Continuous capacity-building efforts for teachers, school leaders, and policymakers are essential to ensure the sustainability of GESI initiatives. Future research should expand the analysis to include a broader range of stakeholders and account for regional variations in the implementation of GESI initiatives.
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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 | 0,030 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,010 |
| Communication savante | 0,008 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».