Does In-School Feeding Program Have Effect on Enrolment and Academic Performance? The Case of Public Primary Schools in Northern Ghana.
Notice bibliographique
Résumé
\nThe study used a district-level data from 2008-2012 to examine the effect of school feeding program on enrolment and academic performance of pupils in food insecure district of Garu-Tempane, Upper East Region. A quasi-experimental design was used to select 360 pupils from participating and non-participating public primary school pupils. Results show that the feeding program succeeded in increasing gross enrolment rate by almost a quarter (24%) in participating schools. However, the enrolment rate in non-participating schools plummeted to as low as 7%.In terms of academic performance, participating pupils performed better in core subjects of English Language, Mathematics and Integrated Science than non-participating pupils. Furthermore, chi-square analysis of relationship between socioeconomic variables and academic performance showed that sex and occupation of parents/guardians were significant. However, chi-square analysis of relationship between socioeconomic variables and enrolments showed no significant relationship. In conclusion the program has succeeded in targeting the poor and vulnerable in participating school pupils. The findings have implication for access to primary schooling particularly for girls. The study therefore recommended that the feeding program should be well-targeted not only on the basis of food insecurity but through a more rigorous in-depth socio-economic survey and vulnerability mapping with a view to scaling-up of the program.\n
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».