Notice bibliographique
Résumé
Policies designed to improve educational outcomes in the United States (and many other countries) over the past decade have failed to raise overall achievement or close the gap between middle-class and low-income students in any significant way. Little tangible impact is evident despite the expenditure of billions of dollars ($6 billion for the Reading First program alone). Alienated adolescents, primarily from culturally and linguistically diverse backgrounds, continue to drop out of high school in large numbers. I argue that the persistent failure of educational policies designed to close the achievement gap is largely a result of implementing evidence-free policies and instructional practices. Policy-makers have chosen to ignore extensive empirical evidence suggesting the following: (a) factors associated with socioeconomic status (SES) and broader patterns of societal power relations exert a major influence on educational outcomes; (b) literacy engagement is a stronger predictor of reading performance than socioeconomic status (SES), and low-income students have significantly less access to books and print than do higher-income students; (c) students will engage academically only to the extent that classroom interactions and academic effort are identity-affirming. The framework proposed for stimulating school-based policy discussions argues that school polices need to maximize print access and literacy engagement among marginalized group students and in addition that they need to enable students to use language and literacy in ways that will affirm their identities and challenge the deficit orientation that is frequently built into programs and curriculum for low-income and bilingual learners.
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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 | 0,006 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,005 |
| Communication savante | 0,014 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,316 | 0,216 |
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 ».