Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découle