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Enregistrement W2138440028 · doi:10.15365/joce.0803022013

Innovation in Educational Markets: An Organizational Analysis of Private Schools in Toronto

2005· article· en· W2138440028 sur OpenAlexafffundabout
Scott Davies, Linda Quirke

Notice bibliographique

RevueCatholic education/Catholic education (Dayton, Ohio. Online) · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial and Cultural Dynamics
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesMcMaster UniversityUniversity of Notre Dame
Mots-clésIsomorphism (crystallography)AccountabilityPrivate sectorSchool choiceSociologyOrganizational theorySPARK (programming language)Qualitative researchPublic relationsEconomicsPolitical scienceManagementEconomic growthMarket economySocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study examines whether new private schools are innovative, drawing on theories of markets and institutions. Choice advocates claim that markets spark innovation, while institutional theory suggests that isomorphic forces will limit novel school forms. Using qualitative data form third sector private schools in Toronto, three hypotheses about the impact of markets on educational organization are examined: (a) they reverse tendencies toward isomorphism as schools develop client niches; (b) they allow schools to weaken their formal structures; and (c) they force schools to more closely monitor their effectiveness. Substantial evidence exists for the first hypothesis, partial evidence for the second hypothesis, but little evidence for the third. Overall, new private schools are characterized by: small classes, unique pedagogical themes, personalized treatment of clients, and some pragmatic responses to limited resources. Their operators sometimes feel restricted by parental demand, but are able to retain a loosely coupled structure by embracing consumerist understanding of accountability. This essay concludes with a discussion if implications for market theory.

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)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,502
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,009
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,341 · 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

Citations3
Publié2005
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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