Notice bibliographique
Résumé
This article describes a qualitative study which investigated how teachers made meaning of and responded to diversity in their rural school. While there is a large amount of information regarding how diversity plays out in urban settings and how teachers respond to it [e.g. Dei, G. J. S., I. M. James, L. L. Karumanchery, S. James-Wilson, and J. Zine. 2003. Removing the Margins: The Challenges and Possibilities of Inclusive Schooling. Toronto: Canadian Scholars’ Press], little exists regarding rural schools. This is particularly troubling because of the large proportion of students attending rural schools. Data for this study were collected during individual interviews with seven elementary school teachers in a rural school in Ontario, Canada. Participants highlighted a number of categories of difference amongst their student cohort and how the challenges associated with this diversity were compounded by living in a rural area. The perceptions of participants are mirrored in educational policy and literature. Rural areas are expanding in population and diversity, and rural students are experiencing poverty and educational failure at the same levels of many large urban centres [Barlow, D. 2008. “America's Forgotten Schools.” The Education Digest 22 (8): 67–70]. Yet rural schools are being ignored in educational policy, largely based on misconceptions about the nature and value of rural environments.
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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 | 0,007 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,023 | 0,054 |
| Communication savante | 0,009 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».