L’agentivité des enfants et adolescents scolarisés, déscolarisés et non scolarisés au Mali
Bibliographic record
Abstract
Depuis le début de l'année 2012, le Mali est confronté à un conflit armé, au centre et au nord.Plusieurs années après, le pays fait face à une crise multi-dimensionnelle, avec des grèves fréquentes des enseignants, la pandémie de Covid-19 et des sanctions internationales qui ont eu un impact sur son économie.Victime de ces situations, le secteur de l'éducation connaît des fermetures d'écoles, des infrastructures endommagées, des déplacements d'élèves et un absentéisme des enseignants.Selon le Cluster Education, en avril 2022, 1 731 écoles étaient fermées et 519 300 enfants déscolarisés à cause de ces fermetures.Durant les années scolaires 2018-2019 et 2019-2020, les élèves de l'enseignement fondamental et secondaire n'ont eu que quatre mois de cours.Ces situations ne favorisent pas les capacités d'action des jeunes et des adolescents, d'où leur insuffisance d'agentivité.2 C'est dans ce contexte que nous avons cherché à comprendre, dans le cadre du « Projet de recherche participative sur l'éducation et l'agentivité au Mali » ou Participatory Research on Education and Agency in Mali (PREAM), si les jeunes ont les capacités de se prendre en charge en situation de conflit.L'étude vise donc à savoir s'il existe une relation entre l'agentivité des adolescents et leur expérience de l'enseignement fondamental 1 dans les contextes de conflit des régions de Mopti et de Ségou.Ce projet de recherche, qui doit prendre fin en 2023, a été lancé par l'Université McGill du Canada, en collaboration avec l'Université des lettres et des sciences humaines de Bamako et Plan international.« Agentivité » : un terme polysémique 3 Le terme « agentivité » peut avoir un caractère polysémique en français et en anglais, mais aussi selon le contexte, académique ou non.Le mot « agency » en anglais, traduit L'agentivité des enfants et adolescents scolarisés, déscolarisés et non scola...
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How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".