MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3205410874 · doi:10.5539/jel.v10n6p7

School Counselors’ Leadership Role in Creating a Collaborative School Climate for Linguistically Diverse Students

2021· article· en· W3205410874 sur OpenAlexvenueno aff
Nadire Gülçin Yıldız

Notice bibliographique

RevueJournal of Education and Learning · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueParental Involvement in Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeneral partnershipPedagogyDiversity (politics)School climateOrganisation climateSociologyCollegialityPsychologyPublic relationsPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

School systems are increasingly diverse communities, with a broadening diversity of students and staff alike. School counselors play a critical role in creating a welcoming school climate within the school community. As a catalyst for change within the school system, school counselors can create an effective community partnership culture for schools and families that is collaborative and welcoming for all. This article will discuss the importance of creating a collaborative school climate for linguistically diverse students (LDS) in order to promote their overall well-being and school achievement. With this objective in mind, a review of the literature on school counselor’s leadership role within the school community will be discussed, before embarking on an investigation into the effectiveness of counselors as agents of systemic change in facilitating engagement. A discussion of school counselors’ role in creating a welcoming school climate towards LDS within the school and school community could pave the way for a more positive organizational culture. Using a systemic approach, which aims to generate greater understanding and awareness, school counselors have the power to play a critical role in the transformation of the school system, especially for students from diverse backgrounds (Aydin, 2011; McCall-Perez, 2000; Schwallie-Giddis, Anstrom, Sanchez, Sardi, & Granato, 2004).

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,720
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,412
Écart entre enseignants0,348 · 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.

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

Citations9
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Education and LearningMême sujetParental Involvement in EducationTravaux en français237 207