Gubernatorial Rhetoric and the Purpose of Education in the United States
Notice bibliographique
Résumé
For decades, scholars have debated the purpose of U.S. education, but too often ignored how non-education-related power brokers define education or the requisite consequences.[Qu: Is there a different way of phrasing this? I'm not sure, in reading it, what you intend "the requisite consequences" to mean. Does this mean the results of education, or the consequences of inaccurate definitions of it? Also, may we rephrase "non-education-related power brokers" to something like "power brokers without education experience"?]This study examines how one of the most prominent categories of U.S. leaders, state governors, defines education and discusses the policy implications. We examine gubernatorial rhetoric—that is, public speeches—about education, collected from State of the State speeches from 2001 to 2008. In all, one purpose gains overwhelmingly more attention—economic efficiency. As long as governors and the general public, seen enthymematically through gubernatorial rhetoric, define education in economic terms, other purposes will likely remain marginalized, leading to education policies designed disproportionately to advance economic ends.
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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 | 0,010 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,019 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».