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Enregistrement W2130865880 · doi:10.5206/cie-eci.v42i1.9222

How Schools Define Success: The Influence of Local Contexts on the Meaning of Success in Three Schools in Ontario, Canada

2013· article· en· W2130865880 sur OpenAlexaffvenueabout
Sue Winton

Notice bibliographique

RevueComparative and International Education · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducator Training and Historical Pedagogy
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSituatedNeighbourhood (mathematics)IdeologyPedagogySociologyHappinessMeaning (existential)Mathematics educationAcademic achievementPublic relationsSocial psychologyPsychologyPolitical sciencePolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Creating successful schools is a priority for governments, district officials, administrators, teachers and parents around the world, but just what does ‘school success’ mean? Grounded in theories of collective sense-making and learning, this article presents how school success is defined in three schools in Ontario, Canada, and draws on Ball, Maguire and Braun’s theory of policy enactment to explain similarities and differences between the schools’ definitions. A comparative case study of three elementary schools in the same neighbourhood finds that students’ happiness and academic learning (rather than achievement on standardized tests) are common aspects of each school’s multifaceted definition of success. Each school also has unique elements in its definition that can be attributed to differences in the schools’ situated, material, and professional contexts. In addition to local influences, class-based deficit ideology and professional discourses in their external contexts impact the schools’ definitions of success. Notably, the schools’ definitions emphasize individual growth and outcomes that reproduce rather than transform social inequities.

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)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,198
Score d'incertitude au seuil0,931

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,008
Études des sciences et des technologies0,0280,014
Communication savante0,0080,002
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,104
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,264 · 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'étudeQualitatif
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

Citations18
Publié2013
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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