Young Lives qualitative research: round 1 – India: Young Lives Technical Note 21
Notice bibliographique
Résumé
This report presents an initial analysis of some of the qualitative data collected in four of the 20 Young Lives sites in Andhra Pradesh during October to November 2007 (‘Qual-1’). The sub-sample was drawn from both cohorts of Young Lives children – the Younger Cohort (aged 6 to 7) and the Older Cohort (aged 12 to 13) – as well as their caregivers, teachers, health workers and community representatives. \n\n The sub-sample includes 48 children, 12 from each of the sites, with equal numbers of boys and girls from each cohort. Further key variables for sub-sampling included caste, parental presence, school enrolment, pre-school attendance and type of school attended. These criteria were used to select a core group of ‘case study’ children, in addition to another eight children per community who could replace these children if they subsequently dropped out; the latter were also included in group-based research activities.Three overriding questions guided the qualitative research: \n\n What are the key transitions in children’s lives, how are they experienced (particularly in relation to activities, relationships, identities and well-being) and what influences these experiences? \n How is children’s well-being understood and evaluated by children, caregivers and other stakeholders? \n How do policies, programmes and services shape children’s transitions and wellbeing? \n\n Research into these questions aimed to be sensitive to both differences between children (for example, age, gender, socio-economic status, and ethnic, linguistic and religious identity), and inter-generational differences (for example, in the perspectives of children and their caregivers). The qualitative research used a mix of methods to generate data on these themes, including individual interviews with children (both cohorts), caregivers and other key stakeholders – e.g., pre-school, primary and high school teachers, health workers and the village head (sarpanch) – and group interviews with adults in the community. Creative methods using drawing, mapping and neighbourhood walks with children were also introduced. Semi-structured observations of homes, schools and community settings provided the context for analysing and understanding the data.
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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 | 0,024 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,038 | 0,008 |
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 ».