The Catholic Church role in formal education provision in Northern Region of Ghana
Notice bibliographique
Résumé
The Catholic Church’s role in formal education in Ghana remains largely undocumented. This study analyzed the Catholic Church's contributions to formal education in Northern Ghana. Using a mixed-methods approach with integrated qualitative and quantitative methodologies, we explored the role of Tamale’s Catholic Church of the Archdiocese in formal education provision in Ghana's Northern Region. The qualitative component used a case study approach, focusing on Catholic Church educational initiatives in the Tamale Archdiocese, while the quantitative component employed a cross-sectional survey to capture broader trends among educational stakeholders. The study population comprised religious orders of the Catholic Church, education directors, head teachers, circuit supervisors, NGO representatives, Parent-Teacher Associations, and student alumni. Purposive and convenience sampling were used for qualitative data, whereas multistage sampling selected 385 respondents for the quantitative component. Data were collected through semi-structured interviews and structured questionnaires. Thematic analysis was conducted using the Qualitative Data Analysis (QDA) Miner Lite software (v.3.0) for qualitative data, and descriptive and inferential statistical analyses were performed using SPSS for quantitative data. The findings showed that the Catholic Church served as a significant contributor to formal education, with substantial roles in establishing schools, managing institutions, monitoring academic activities, training staff, participating in educational policy advocacy, and providing teaching resources. This study highlights the Catholic Church as a critical stakeholder in Northern Ghana's educational development, with contributions spanning foundational, managerial, and advocacy dimensions. Based on these findings, we recommend collaboration between churches and the government to ensure equitable resource distribution, targeted capacity-building programmes, and formalised partnerships in educational policy implementation.
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 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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».