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Enregistrement W4412421080 · doi:10.20525/ijrbs.v14i4.4193

Reforming basic education in South Africa: Socio-Political implications of the BELA Bill

2025· article· en· W4412421080 sur OpenAlexaboutno aff
Suares Clovis Oukouomi Noutchie

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Research in Business and Social Science (2147-4478) · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation Systems and Policy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNorth-West University
Mots-clésPoliticsPolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Education remains a cornerstone of sustainable development and social equity, particularly in post-apartheid South Africa, where historical disparities in access and quality persist. The Basic Education Laws Amendment (BELA) Bill introduces wide-ranging reforms, including the compulsory introduction of Grade R, regulation of school admissions and language policies, formalisation of homeschooling, and a complete prohibition of corporal punishment. These reforms aim to enhance fairness and inclusivity but raise critical questions regarding constitutional rights, cultural diversity, and the socio-political feasibility of implementation. This article critically analyses the BELA Bill within an international context, drawing on comparative insights from multilingual and education-forward countries such as Canada, Finland, Norway, and New Zealand. Through a qualitative review of policy documents, academic literature, and case studies, the study identifies opportunities and challenges in implementing the bill’s provisions. The analysis highlights the importance of stakeholder engagement, capacity building, and robust monitoring frameworks to ensure successful reform. Aligning with global trends in education transformation, the BELA Bill presents an opportunity to redefine South Africa’s education system as more inclusive, equitable, and responsive to societal needs. However, the realisation of these goals will depend on pragmatic, context-sensitive implementation that accounts for South Africa’s diverse linguistic and cultural landscape.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,715
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,111
Tête enseignante GPT0,499
Écart entre enseignants0,388 · 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'étudeObservationnel
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
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Résumé présentoui

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