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Enregistrement W3169441681 · doi:10.7202/1078519ar

Class Size and Teacher Work: Research Provided to the BCTF in their Struggle to Negotiate Teacher Working Conditions

2021· article· en· W3169441681 sur OpenAlexaffvenueabout
Dan Laitsch, Hien Nguyen, Christine Ho Younghusband

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Educational Administration and Policy · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSchool Choice and Performance
Établissements canadiensUniversity of Northern British ColumbiaSimon Fraser University
Organismes subventionnairesUniversity of RochesterAmerican Educational Research Association
Mots-clésSupreme courtGraduation (instrument)Class sizeNegotiationClass (philosophy)PsychologyPolitical scienceMathematics educationSociologyLawMathematicsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents an update of a 2010-literature review on class size research completed as background in preparation of an affidavit on class size provided by the lead author in the case of British Columbia Teachers’ Federation v. British Columbia, argued before the Supreme Court of British Columbia in 2010, appealed ultimately to the Supreme Court of Canada and ruled on November 10, 2016. We find that smaller classes can improve teacher-student interactions and individualized instruction, decreasing time spent on discipline issues, leading to better student behaviour, attitude, and efforts. Smaller classes generally have greater advantages for younger students, and effects are more observable in class sizes of less than 20. Small classes may shrink achievement gaps, decrease dropout rates, and increase high school graduation rates, and appear to enhance academic outcomes, particularly for marginalized groups. Researchers have detected class size effects many years later. Small classes have been found to boost teachers’ morale and job satisfaction. While some studies have found effects at the secondary and post-secondary level, results are generally inconclusive at this level. Finally, some researchers have argued that class size reductions are an inefficient use of funds which might be better spent elsewhere in the system. The paper concludes with a brief reflection on the process of providing this research for Supreme Court case.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,493
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,088
Tête enseignante GPT0,417
Écart entre enseignants0,330 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations11
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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