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Enregistrement W2329312938 · doi:10.1177/0829573514542214

Examining Disproportionality in School Discipline for Aboriginal Students in Schools Implementing PBIS

2014· article· en· W2329312938 sur OpenAlexaffabout
Sara Greflund, Kent McIntosh, Sterett H. Mercer, Seth L. May

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of School Psychology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation Discipline and Inequality
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyContext (archaeology)Psychological interventionLogistic regressionExploratory researchEthnically diverseMedical educationClinical psychologyDemographyMedicineSociologyPopulationPsychiatryGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this exploratory study was to investigate the extent to which students with Aboriginal status receive disproportionate rates of office discipline referrals (ODRs) and more severe administrative consequences relative to students without Aboriginal status. The participants were 1,750 students in five rural British Columbia and Alberta elementary and middle schools implementing Positive Behavioral Interventions and Supports (PBIS). Binary multilevel logistic regression was used to determine to what extent disproportionality was present. Contrary to hypotheses, students with Aboriginal status were no more likely to receive ODRs than students without Aboriginal status. Students with Aboriginal status were not statistically significantly more likely to receive suspensions and harsh administrative consequences from ODRs. Potential factors for these encouraging findings include the small sample, the Canadian context, and implementation of PBIS with culturally responsive adaptations for students from Aboriginal cultures. Results are discussed with respect to reducing disproportionate outcomes for Aboriginal students in schools.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,607
Score d'incertitude au seuil0,782

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,099
Tête enseignante GPT0,497
Écart entre enseignants0,398 · 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'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

Citations48
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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