Notice bibliographique
Résumé
The issue of truancy and early school leaving has been a longstanding social problem. The current high school drop out rate of thirty percent has government officials and educators very concerned about the future of our youth. A prevalent theme in the truancy literature is the impact that poverty has on children and families. but, there are many additional factors that contribute to truancy and understanding them assists in developing strategies and programs to address this problem. Research indicates that one caring adult and/or supportive environment can be a key factor for children overcoming tremendous adversity. Schools can be a place where children find caring adults and supportive environments. This qualitative study examined staff perceptions of the impact of an Attendance Incentive Program developed by an Attendance Counsellor in Southern Ontario. The findings of the study showed that Attendance Incentive Programs can, not only be an effective way to address truancy, but also provide positive outcomes. These included greater academic success, student pride, team building among staff and students and positive connections established between the school community and the business community who support the program. A significant matter in question is the sustainability of this particular program as it depends largely upon the efforts of the Attendance Counsellor. A recommendation for continued growth and development of the program includes the soliciting of parent and community volunteers to become involved and take on some of the numerous responsibilities. Although, the findings cannot be generalized to larger school populations they do reveal positive outcomes. Therefore, attendance incentive programs should be considered as an intervention strategy to address truancy.
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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 | 0,010 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,010 |
| Communication savante | 0,008 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 ».