How can school systems weave together Indigenous ways of knowing and response-tointervention to reduce chronic absenteeism in Alberta?
Notice bibliographique
Résumé
It is well documented that students who demonstrate high levels of absenteeism are at an increased risk for a number of negative outcomes (e.g., see Fuhs et al., 2018). What is becoming increasingly evident, however, is that students who experience chronic stressors, such as socioeconomic disadvantage, mental health challenges, or cultural marginalization are at an increased risk for school absenteeism and represent specific populations who would greatly benefit from innovative proactive and reactive intervention techniques (Wimmer, 2013). Current Rocky View Schools (RVS) data suggests that of the nearly 800 students who identify as Indigenous within the district, 30% can be considered chronically absent. Data analyzed from September 2017 to April 2018 revealed that on-reserve students who attend an RVS school demonstrated the highest percentage of chronic absenteeism – an alarming 80%. Additionally, these on-reserve students have missed an average of 32 days of school to date this year (representing close to 23% of the school year). Based on the results of the internal data analysis, this study examines the experiences in a public school of First Nations students, who reside on reserve. Interviews were conducted with parents and students and surveys were responded to by staff and what was revealed as a barrier to attendance was a form of cross-cultural anxiety.
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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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».