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Enregistrement W2057063917 · doi:10.5539/ies.v7n7p125

Is a Summer School Programme a Promising Intervention in Preparation for Transition from Primary to Secondary School?

2014· article· en· W2057063917 sur OpenAlexvenueno aff
Nadia Siddiqui, Stephen Gorard, Beng Huat See

Notice bibliographique

RevueInternational Education Studies · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation Systems and Policy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEducation Endowment Foundation
Mots-clésDisadvantagedNumeracyIntervention (counseling)LiteracyMedical educationPsychologyMathematics educationPedagogyMedicinePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In England, some children have not reached what are considered to be expected levels in literacy and maths by the time they move from primary to secondary school. This is more likely for children living in disadvantaged areas. One proposal to address this is the provision of summer holiday schools for potentially disadvantaged pupils who are reaching the end of their primary schooling. Future Foundations ran a pilot summer school in 2012. This 4-week programme was intended to reduce summer learning loss, develop children’s skills and confidence and perhaps increase parental engagement in their children’s learning as they prepare for school transition. The programme provided targeted small-group academic tuition focusing on literacy and numeracy, using a scheme of work written by external experts in consultation with local schools, and a diverse programme of enrichment activities. The children involved were at Years 5 and 6 in the summer of 2012 (Years 6 and 7 in autumn of 2012). This pilot has been successful in demonstrating that the concept is feasible, with some suggested improvements, but it has not yet demonstrated that summer schools are effective in improving the educational outcomes of disadvantaged children.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,094
Tête enseignante GPT0,469
Écart entre enseignants0,375 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations16
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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