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Enregistrement W333470459

Supporting New Teachers

2007· article· en· W333470459 sur OpenAlexaboutno aff
Steve Metz

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,137
Score d'incertitude au seuil0,460

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0110,002
Communication savante0,0100,009
Science ouverte0,0040,015
Intégrité de la recherche0,0040,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1370,040

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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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

En bref

Citations4
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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