The Social Construction of Giftedness
Notice bibliographique
Résumé
Wide socio-demographic disparities exist between students identified as gifted and their peers (De Valenzuela, Copeland, Qi, & Park, 2006; Leonardo & Broderick, 2011). In this paper, we examine the intersectional construction of giftedness and the academic achievement of students identified as gifted. Using data from the Toronto District School Board (TDSB), the largest and one of the most diverse public education systems in Canada, we consider racial, class, and gender characteristics of students identified as gifted in comparison to those who have very high achievement. Results demonstrated that there was almost no relationship between students identified as gifted and students who had very high achievement (Pearson’s correlation of 0.18). White, male students whose parents had high occupation statuses had the highest probability of being identified as gifted. Female students were more likely to be high achievers. Compared to White students, it was only East Asian students who were more likely to be identified as gifted; yet South, Southeast and East Asian students were more likely to be very high achievers. Parental occupation was strongly related to both giftedness and very high achievement. Results point to the socially constructed nature of giftedness and challenge its usage in defining and organizing students in schools.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,014 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».