Schoolwide Enrichment: Improving the Education of Students (at Risk) at Promise.
Notice bibliographique
Résumé
The term at-risk students encompasses many categories of children and youth: who become pregnant, those who commit crimes, those who commit suicide, those who drop out (Martin, 1991, p. 69). Educational concern with at-risk students is not simply that they are failing to learn, but also that they will enter adulthood illiterate, dependent upon drugs and alcohol, unemployed or under employed, as a teenage parent, dependent on welfare, or adjudicated by the criminal justice system (Barr & Parrett, 1995, p. 3). The ultimate risk that students face is that they become disconnected from the functions of society, from economic productivity, and as citizens in a democracy IHIHIHHilM (Johnson, 1997a, p. 35). Collectively referred to as Genevieve Marie risk outcomes, the negative life experiences that Johnson is a lecturer in threaten at-risk students include high school drop the Department of out, suicidal behavior, adult dependency, substance Educational Psychology abuse, incarceration, and unwanted sexual experi of the Faculty of enees such as pregnancy and disease (Johnson, 1998a). Education at the Given this broad range of adverse outcomes, it has University of Alberta, been suggested that approximately one-third of chil Edmonton, Alberta, dren could be considered at risk (Hamburg, 1992; Canada. Takanishi, 1993).
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».