Unequal Pieces of a Shrinking Pie: The Struggle between African Americans and Latinos over Education, Employment, and Empowerment in Compton, California
Notice bibliographique
Résumé
Just days after the start of the 1994-1995 school year, almost a quarter of the student body at McKinley Elementary School in Compton, California did not show up for class. Latino organizers had asked parents to keep their children out of school to protest what they perceived as school administrators' inadequate response to Latino educational needs. Parents of approximately one hundred of the school's 431 students heeded the call. Although one out of four was only slighdy above the daily absentee rate for a normal school day, the nature of these absences forced district administrators to take notice. The rhetoric that Latino activists used when describing the management of Compton's public schools served as the most disquieting aspect of the walkout. “The Compton Unified School District is like Mississippi,” asserted John Ortega, the lead counsel for the Union of Parents and Students of Compton United, the association that organized the attendance strikes. “In Mississippi, they didn't want to educate blacks in the ‘50s, and in the ‘90s, Compton doesn't want to educate Latinos.”
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,042 | 0,019 |
| Communication savante | 0,009 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».