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Enregistrement W2041736189 · doi:10.5539/ass.v4n5p114

The Most Effective Approaches to Increasing Parental Involvement

2009· article· en· W2041736189 sur OpenAlexvenueno aff
Erin K. Butler, Carol S. Uline, Charles E. Notar

Notice bibliographique

RevueAsian Social Science · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueParental Involvement in Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGraduation (instrument)AttendancePsychologyFeelingVariety (cybernetics)Test (biology)ConstructiveClass (philosophy)Mathematics educationStudent achievementMedical educationDevelopmental psychologySocial psychologyAcademic achievementComputer scienceMedicineProcess (computing)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The paper is by a first year master’s student in the introductory educational research class. Her problem was “What is the most effective approach to increasing parental involvement with positive student achievement outcomes in grades K-8 She found educators must use a variety of methods to obtain and sustain parental involvement. Schools must be proactive by explicitly inviting parents to be their partners Interactive homework (student notebooks, checklists, quick notes, and reminders) has powerful potential for promoting family-school partnerships which increase constructive learning outcomes. Using technology can help make home-school links more effective. When parents and the educational system join together, positive benefits abound. Attendance, test scores, and high-school graduation rates improve. Teachers have higher expectations for parents and students and they develop more positive feelings about teaching. Extensive parental involvement promotes healthy neighborhoods and good schools.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,775
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0060,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,077
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,265 · 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.

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

Citations8
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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