MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3200148153 · doi:10.14507/epaa.29.4606

Changes in the perception of school climate and self-identified race in two Toronto cohorts

2021· article· en· W3200148153 sur OpenAlexaffabout
Rhonda C. George, Alice Romo, Karen Robson

Notice bibliographique

RevueEducation Policy Analysis Archives · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEarly Childhood Education and Development
Établissements canadiensMcMaster UniversityUniversity of TorontoYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRace (biology)PerceptionCensusEquity (law)Inclusion (mineral)Climate changeScholarshipCritical race theoryPsychologyGeographySociologySocial psychologyGender studiesPolitical scienceDemographyPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Drawing on Toronto District School Board (TDSB) Student Census data (2006 and 2011), we examine if there have been changes in the perceptions of school climate between two cohorts of high school students. First, we contextualize our study and review relevant policy changes to student inclusion and equity to set the stages for examining, by way of a sort of “natural experiment”, to see if there was a change in the perception of school climate by students after these policy changes occurred. We then review the scholarship on school climate, its relationship to race, and its relationships to educational experiences and outcomes. We then examine how self-identified race is associated with students’ perceptions of school climate in both cohorts, interpreting our results within a Critical Policy Analysis framework. We find evidence of improved school climate from 2003 to 2008, although the changes have not been uniform by self-identified race, and in some cases have worsened, particularly for self-identified Black and Latin American students.

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)0,000
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 enseignants0,292
Score d'incertitude au seuil0,975

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,350 · 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

Citations2
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEducation Policy Analysis ArchivesMême sujetEarly Childhood Education and DevelopmentTravaux en français237 207