Updating the Texas Cost of Education Index
Notice bibliographique
Résumé
Common sense suggests that some school districts must pay more to hire good teachers than other school districts. For example, districts in big cities must pay more than other districts to compensate for the higher cost of living, and districts with large numbers of students who have limited English proficiency must pay more to compensate for the more challenging teaching environment. Texas is one of the few states that explicitly recognize this sort of cost differential in their school finance formulas. The adjustment that Texas currently uses to compensate school districts for cost differentials is the Cost-of-Education Index (CEI). The CEI is an index factor that reflects the geographic variation in costs of education due to factors deemed beyond the control of the school district. The Texas school finance formula uses the CEI to adjust each district's basic allotment and weighted average daily attendance. Under current law, the Texas CEI affects the distribution of approximately $1.23 billion in state aid to school districts each year. The existing CEI has not been updated since its adoption in 1990, however. As a consequence, approximately 13 percent of state aid to school districts is distributed on the basis of a ten-yearold analysis of cost differentials. Therefore, the Texas legislature directed the Charles A. Dana Center at the University of Texas to conduct a study of variations in known resource costs and costs of education beyond the control of a school district. The Dana Center
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».