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Enregistrement W7106634103 · doi:10.1108/978-1-68123-796-120251006

Understanding the Gambia Success Story in Girls’ Education

2017· book-chapter· en· W7106634103 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePoverty, Education, and Child Welfare
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFraming (construction)Equity (law)InequalityEnforcementSocioeconomic statusEducation policyGender equityDeveloping countrySocial equality

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This chapter presents a case study of gender equity in education policy and practice in The Gambia, a small but densely populated country in West Africa that has been among those countries where remarkable strides in girls’ education have been achieved, supported by the formulation and enforcement of policies, strategies, and frameworks that promote the attainment of the right to education for all. Using Unterhalter’s (2007) conceptual framing of gender equity in education policy orientations (interventionist/institutional/interactive) our central objective is to better understand the reasons behind the apparent Gambian success story, but also to suggest the limits of and remaining challenges for gender equity policy and programing in the country. Two related arguments are made. First, that the Gambia case illustrates the importance of a multidimensional policy approach to addressing gender-based inequalities in education. Second, we argue that The Gambia case also illustrates Unterhalter’s claim that while the strategies associated with interventionist/instrumentalist and institutional approaches may be necessary, they are nonetheless insufficient if we want to connect and pursue gender equity in education as a matter of social justice, and not merely for its assumed socioeconomic benefits.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,064

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0200,017
Communication savante0,0110,007
Science ouverte0,0010,009
Intégrité de la recherche0,0040,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,082
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,238 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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