Serving Edmonton Heights “Connecting a Low-to-Moderate Income (LMI) Community to Higher Education”
Notice bibliographique
Résumé
Serving Edmonton Heights "Connecting a Low-to-Moderate Income (LMI) Community to Higher Education"Impoverished communities are experiencing challenges in acquiring the necessary resources (i.e.financial, knowledge-based, physical, food, etc.) to survive.Many low-tomoderate income (LMI) communities that have been ravaged by drugs, crime, poor education systems, lack of access to healthcare and violence are often located in urban settings near colleges and universities.The connection between institutions of higher education and adjacent, impoverished neighborhoods need to be made in order to improve the social, academic and financial levels of attainment of those families residing in these communities.The bridge that is established between the two will improve the lives of those who living in poverty.At Alabama Agricultural & Mechanical University (AAMU), Prof.Joseph A. Lee initiated a community-based participatory research program (CBPRP) that was created to connect faculty, staff and students in civic engagement initiatives that implemented service-learning programs to a LMI neighborhood located adjacent to the campus.Faculty and students collaborated in designing and implementing service-learning research projects that addressed local needs and issues within this specific neighborhood.The targeted area that was chosen for action and research was the Edmonton Heights neighborhood.Tyler K. Pearson is a first year graduate student at Alabama A&M University pursuing and Masters in Urban and Regional Planning (M.U.R.P.) specializing in Transportation Planning.Currently, I am an AmeriCorps VISTA Volunteer
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».