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Enregistrement W2036028658 · doi:10.1080/13632434.2012.723622

Getting lost in translation? An analysis of the international engagement of practitioners and policy-makers with the educational effectiveness research base

2012· article· en· W2036028658 sur OpenAlexaff
Alma Harris, Christopher Chapman, Daniël Muijs, David Reynolds, Carol Campbell, Bert Creemers, Lorna Earl, Leōnidas Kyriakidēs, Gonzalo Muñoz, Louise Stoll, Sam Stringfield, Boudewijn van Velzen, José Weinstein

Notice bibliographique

RevueSchool Leadership and Management · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueParental Involvement in Education
Établissements canadiensOntario College of Art and Design
Organismes subventionnairesJohns Hopkins University
Mots-clésEducational researchKnowledge baseSociologyPublic relationsResearch policyPedagogyPolitical sciencePublic administrationComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Educational effectiveness research (EER) has accumulated much knowledge in the areas of school effectiveness research (SER), teacher effectiveness research (TER) and school/system improvement research (SSIR). Yet many schools and educational systems are not making enough use of the material and their insights. The article reviews evidence of practitioner engagement and finds it limited in the areas of SER, greater in the area of TER and most prevalent in SSIR. Policy-maker engagement has been notable in some countries, but more limited in others. The article concludes by arguing for a new paradigm of EER that studies multiple levels of the educational system simultaneously utilising multiple methods and involves practitioners and policy-makers in a true EER community of expertise, in order to increase the reach and take-up of the discipline

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,153
Score d'incertitude au seuil0,394

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,186
Tête enseignante GPT0,437
Écart entre enseignants0,251 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations25
Publié2012
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Résumé présentoui

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