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Enregistrement W333470459

Supporting New Teachers

2007· article· en· W333470459 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueThe Science Teacher · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTeacher Education and Leadership Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPopulationCensusPovertyEconomic growthIrishSociologyMathematics educationPolitical sciencePsychologyDemographyEconomics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The city of Lawrence, Massachusetts, has a wonderful diversity, originally serving as a turn-of-the-century entry point for Irish, Polish, Italian, Syrian, and French-Canadian textile workers, and now attracting newcomers from the Dominican Republic, Puerto Rico, Vietnam, and dozens of other countries. Hispanics now make up almost 70% of the population (U.S. Census Bureau 2005). Like most cities, Lawrence faces significant challenges. A dwindling manufacturing base, and subsequent loss of manufacturing jobs, has created a city where over one-third of the population is below the poverty line. Unemployment, while declining from 15% in the 1990s, still remains at 10%, over twice the national average (EOLWD 2005). Lawrence schools face many of the same issues as other urban schools in the United States, including a reported dropout rate of 40% that is almost four times the reported state average (MDE 2006) and difficulties supporting and retaining highly qualified teachers. To address the issue of teacher retention, Lawrence has initiated a district-run program for all new teachers, pairing each of 60 new teachers with a mentor in their school who is teaching the same grade or subject area. Mentors meet regularly with the new teacher, observe him or her in class, and offer support and guidance. The intensive mentoring program costs the district $200,000 per year, a bargain compared to the $50,000 it can cost to recruit, hire, and train one new teacher. Six years ago, before the program was initiated, half of Lawrence's teachers left after their first year. Now, on average, 85% stay and 62% are still in the classroom after three years, which is 12% above the national average (Brady-Myerov 2007). The success of the local support program was recently discussed in a National Public Radio interview (Brady-Myerov 2007). In Lawrence, mentoring works. Many new teachers who leave schools after the first year report lack of support and poor working conditions as the primary reasons for leaving. New teachers can feel alone and vulnerable even working in a school building alongside scores of other teachers. At a time when many of our teachers are approaching retirement, and science and mathematics teachers are scarce, especially in urban settings, it is imperative that we support and retain teachers new to the profession. Thirty-three states now require school districts to have a teacher induction and mentoring program, but these programs vary in quality. …

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.

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,430
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,156
Tête enseignante GPT0,464
Écart entre enseignants0,308 · 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