The Impact of Target Revenue Funding on Public School Districts in North Texas
Notice bibliographique
Résumé
A pre–post case study was conducted to examine how target revenue funding from Texas House Bill 1 (2006) has impacted the school districts within the Texas Education Service Center Region X area. Forced by the courts, the Texas Legislature was required to fix the Texas school finance system because of a de facto statewide property tax it had created by capping school district’s maintenance & operations tax rate at $1.50. Texas Governor Rick Perry used this opportunity to reduce school district M&O taxes by one-third. The Texas Legislature passed House Bill 1 (2006), the Public School Finance and Property Tax Relief Act, in response to the courts and to address a continuous decline in state funding support for public education. The Public School Finance and Property Tax Relief Act reduced local school districts’ property tax rates and revenue with the assurance that these funds would be exchanged for state aid. Local school property taxes were reduced over two years, 2006–2007 and 2007-2008, by 33%. In order for the State of Texas to meet the state aid funding guarantee from House Bill 1 (2006), each school district was frozen to its 2005–2006 revenue per weighted student, which was called a district’s revenue target. This study examined the impact target revenue has had on these school districts by analyzing and comparing revenues and expenditures prior to and following the law’s implementation. Specifically, changes in per-student revenue, per-student expenditures, and district fund balances were assessed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».