Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT \n \nKnowing that the decision to leave school before graduating has a dramatic effect on the lives of the people who make this choice, why would anyone leave school before graduating from high school in Canada? School is important, and parents bring their children to school brimming with the hope their children will do well. Notwithstanding this hope, every elementary school classroom in Canada has two or more children who are likely to drop out of school. If these children live in an inner-city or a reserve, the likelihood they will not graduate increases dramatically. In fact, Grade 1 teachers who teach on reserves in Canada can look at the students in their classrooms and know that more than half of these students are unlikely to graduate. This project is an attempt to address this issue by understanding more about why students drop out, particularly students who are disadvantaged due to low socioeconomic status (SES) and/or Aboriginal status. It consists of a general introduction to the topic (Chapter 1), an extensive review of theories with respect to dropping out (Chapter 2), two workshops, one to increase understanding of these theories and another that addresses the effects poverty has on the neurocognitive development of children (Chapter 3), and reflections on the process (Chapter 4). It is largely intended for teachers and administrators who would like to understand the dropout phenomenon and increase graduation rates for disadvantaged students.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».