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Enregistrement W2153343015 · doi:10.1111/cag.12022

The moral imperatives of geographies of school failure: Mobilizing market‐based reform coalitions

2013· article· en· W2153343015 sur OpenAlexvenueno aff
Christopher Lizotte

Notice bibliographique

RevueCanadian Geographies / Géographies canadiennes · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSchool Choice and Performance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Washington
Mots-clésObligationMetropolitan areaInstitutionAccountabilityPublic administrationSpace (punctuation)Quality (philosophy)Political sciencePublic relationsSociologyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

School reform efforts in the United States often declare the entire institution irreparably unresponsive to student needs and in need of a fundamental overhaul. Consequently, coalitions that incorporate business and philanthropic actors have advocated strongly for the introduction of market logics into the public system. I argue that these movements are facilitated by creating a sense of obligation that is mapped onto the space of the urban or metropolitan area. I draw on archival research and open‐ended interviews to demonstrate the degree to which this moral obligation dominates reform efforts in the Seattle area through two coalitions: the first, made up of local business, philanthropic, and citizen groups that advocate for introducing market logics of choice and accountability, and the second, made up of parents who advocate for a network of alternative schools that meet the needs of students not served by the public system. Based on these differences, I argue that the former coalition's greater influence is in part due to its ability to mobilize an image of urgency around school reform that is geographically specific even as it glosses over differences in the spaces of education quality within the larger Seattle area.

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)0,023
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
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 enseignants0,924
Score d'incertitude au seuil0,189

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0230,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0370,047
Communication savante0,0160,008
Science ouverte0,0020,021
Intégrité de la recherche0,0040,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,223 · 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

Citations7
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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