Understanding the Gambia Success Story in Girls’ Education
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,020 | 0,017 |
| Communication savante | 0,011 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».