What we know and don't know about small schools: A view from Atlantic Canada
Notice bibliographique
Résumé
In the 1913-1914 school year, the number of one-room schools in the United States swelled to an estimated 212,000. Yet, at the same time, educational reformers were leading a much publicized campaign to abandon these small schools. Among the weaknesses cited were the inadequate recruitment and supervision of teachers, out-of-date curricula, haphazard school attendance, limited course offerings, poor academic performance, and unsanitary practices. What children needed in the new industrial age, the reformers argued, were larger schools with age-graded classrooms, workshops, gymnasiums, cafeterias, diversified course offerings, and much more. Eventually the reformers prevailed. Most U.S. one-room rural schools were consolidated and the buildings sold, used for other purposes, or abandoned. Yet small schools have not entirely disappeared from the educational landscape. In the following article, Michael Corbett, a professor of education in Nova Scotia, explores current international research on the effectiveness of small and large schools, the hotly contested trend to close small Atlantic Canadian schools, and efforts to preserve these schools as essential to the well-being of rural communities.
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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 | 0,006 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,055 | 0,027 |
| Communication savante | 0,016 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».