MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2971521903 · doi:10.31542/j.cb.1838

Educational Responses to Socioeconomic Inequality

2019· article· en· W2971521903 sur OpenAlexaffvenueabout
Laura Bures

Notice bibliographique

RevueCrossing Borders Student Reflections on Global Social Issues · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEarly Childhood Education and Development
Établissements canadiensMacEwan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSocioeconomic statusInequalityGovernment (linguistics)Social inequalityPoliticsSocial mobilityEconomic growthPolitical sciencePsychologyMedicineEconomicsEnvironmental healthPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Socioeconomic inequality continues to be a major concern both internationally and within Canada. Educational outcomes for children are one of the key areas affected by this reality. Schools are considered institutions responsible for promoting the social mobility of children. However, due to increasing social, political, and economic disparities among families, schools have redesigned themselves to ensure this idea persists. This paper examines how parental inconsistencies, lack of supportive home environments, and financial burdens associated with low socioeconomic status families have a negative influence on children’s educational outcomes. It investigates why schools have become concerned with implementing programs to help alleviate the effects of socioeconomic inequalities on children and their families. A discussion of the various strategies schools have put in place to integrate struggling children, families, and communities is included. Issues arise in regard to how these programs will be funded, who is responsible for these children within schools, and recommendations going forward. School boards need to be allocated more funding and support from macro level institutions such as the government and health boards if they hope to find a solution.

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)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,098
Score d'incertitude au seuil0,195

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0070,005
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0010,007
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,000

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,496
Écart entre enseignants0,450 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCrossing Borders Student Reflections on Global Social IssuesMême sujetEarly Childhood Education and DevelopmentTravaux en français237 207