Notice bibliographique
Résumé
TENTATIVE TOPICS TO BE INCLUDED: PART I: Overview and Scope of the Problem. Unmet School Infrastructure Funding Need as a Critical Educational Capacity Issue, Faith E. Crampton, University of Wisconsin Milwaukee. Overview of State Funding of School Infrastructure: A Comparison of Funding Levels and Mechanisms, Catherine C. Sielke, University of Georgia. Canadian Approaches to the Financing of School Infrastructure, Vivian Hajnal, University of Saskatchewan. School Infrastructure as an Investment in Human Capital, Barbara Y. LaCost, University of Nebraska, and Terry G. Geske, Louisiana State University. PART II: Current Challenges to Funding of School Infrastructure. Urban School Infrastructure Funding Issues, James C. Cibulka, University of Maryland. Funding School Infrastructure: Rural America's Plight, Jeffrey Maiden, University of Oklahoma. Capital Costs and Higher Education Finance, Mary McKeown Moak, MGT of America, Inc. School Level Issues: Are Administrators Efficient Managers of Capital Funds? Brian O. Brent, University of Rochester. PART III: The Future of School Infrastructure Funding. A Policy Framework for the Funding of School Infrastructure, Lawrence O. Picus, University of Southern California. School Finance Litigation: A Strategy to Address Inequities in School Infrastructure Funding, Deborah A. Verstegen, University of Virginia. Alternative Funding Mechanisms for School Infrastructure, Jewell C. Gould, American Federation of Teachers. Funding Technology vs. Bricks and Mortar: Can We Have It All? Donald R. Tetreault, University of South Carolina. PART IV: Conclusion. Striking a Balance: State, Local, and Federal Responsibility for the Funding of School Infrastructure, David C. Thompson, Kansas State University, and Faith E. Crampton, University of Wisconsin Milwaukee.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,050 | 0,007 |
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 ».