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Enregistrement W2106420725 · doi:10.22230/ijepl.2014v9n2a483

Punishment in School: The Role of School Security Measures

2014· article· en· W2106420725 sur OpenAlexvenueno aff
Thomas J. Mowen

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Education Policy and Leadership · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation Discipline and Inequality
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOfficerSuspension (topology)Punishment (psychology)PsychologyDemographic economicsCriminologySocial psychologyDemographyPolitical scienceSociologyEconomicsLawMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although investigation of school security measures and their relationships to various outcomes including school crime rates (Gottfredson, 2001), perpetuation of social inequality (Ferguson, 2001; Nolan, 2011; Welch & Payne, 2010), and the impact on childhood experiences has seen significant growth within the last 20 years (Newman, 2004; Kupchik, 2010), few studies have sought to explore the impacts of these measures on suspension rates. Using data from the Educational Longitudinal Study (2002), I explore the relationship between security measures and in-school, out-of-school, and overall suspension rates. Results indicate schools with a security officer experience higher rates of in-school suspensions but have no difference in rates of out-of-school or overall suspensions compared to schools without a security officer. No other measure of security was related to higher suspension rates. As prior literature suggests, schools with greater proportions of black students experienced significantly higher rates of all suspension types. Finally, different types of parental involvement correlated with both higher and lower suspension rates.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,460
Score d'incertitude au seuil0,485

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,123
Tête enseignante GPT0,416
Écart entre enseignants0,293 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations12
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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