Comparing Education in Rural Pakistan and Canada
Notice bibliographique
Résumé
In this presentation, based on a paper I did for Dr. Sue Ann Cairns’ English 1100 class, I will be comparing education in Pakistan, where I was born, and Canada, where I am now attending Kwantlen. Children in Pakistan face a variety of serious challenges ranging from malnutrition and poor access to education and health facilities to exploitation in the form of child labor. Children’s low status in society can leave them victim to daily violence at home and in school as well as to organized trafficking and sexual exploitation. Girls are especially affected as conservative attitudes may impede them from attending or finishing school. I remember how relieved I was to finish high school, but now I have a better appreciation of our educational opportunities here. I intend to promote awareness of the value, opportunities, and comparative material luxury we have here in our educational system. I will use some statistics, but mainly I will draw from my personal experiences attending school in Serai Naurang, Pakistan and Karak, Pakistan as a child, as well as my cousin’s experiences. I will help students to become more aware of the contrast in the wealth of Canadian schools compared to schools in places such as rural Pakistan. I would like to have the audience members sit in a semi-circle so that they can see the screen easily when I show pictures and a YouTube clip that illustrates the sharp contrast between our educational opportunities and the opportunities of other students in less wealthy countries.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,001 |
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 ».