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Enregistrement W4412351678 · doi:10.38159/ehass.2025689

Community-Based Participatory Research in Education: Empowering Women School Leaders in KwaZulu-Natal

2025· article· en· W4412351678 sur OpenAlexfundno aff
Ntombikayise Nkosi, Mncedisi Christian Maphalala

Notice bibliographique

RevueE-Journal of Humanities Arts and Social Sciences · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueQualitative Research Methods and Ethics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInyuvesi Yakwazulu-NataliYork University
Mots-clésCitizen journalismParticipatory action researchSociologyCommunity-based participatory researchPolitical scienceSocioeconomicsGender studiesPedagogyAnthropology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Community-based participatory research (CBPR) has emerged as a robust methodology to foster collaboration and empowerment in educational contexts. This paper explores the application of CBPR in the context of education, focusing specifically on its role in empowering women school leaders in KwaZulu-Natal, South Africa. Through a qualitative research approach, this study was conducted in close collaboration with women school leaders and with community stakeholders and schools’ active and integral participation. The findings of this study underscore the importance of community-based participatory approaches in empowering women school leaders and advancing gender equity in educational leadership in KwaZulu-Natal. The key findings highlight the following themes: gendered power dynamics in educational leadership, the impact of CBPR on women’s empowerment, identification of empowerment strategies, collective action and community support, and the potential for transformative change. These findings provide valuable insights for policymakers, educators, and community stakeholders, serving as a guide for promoting inclusive and equitable educational practices. Keywords: Community-based participatory research, women school leader, feminist theory, critical pedagogy, patriarchy

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,070

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0080,006
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,732
Tête enseignante GPT0,637
Écart entre enseignants0,095 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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