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Enregistrement W4210701991 · doi:10.3102/0013189x221077208

Language and Special Education Status: 2009–2019 Tennessee Trends

2022· article· en· W4210701991 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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueEducational Researcher · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation Discipline and Inequality
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSample (material)Identification (biology)Set (abstract data type)PsychologyEnglish-language learnerState (computer science)First languageEnglish languageLow incomeMathematics educationLimited English proficiencyLinguisticsSociologyEconomic growthComputer scienceSocioeconomicsEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Using state-level data, we report special education (SPED) trends in Tennessee from 2009 to 2019 for students in Grades 3 to 8 by language groups—native English speaker (NES), English-proficient bilingual (EPB), and current English learner (Current EL)—and income status (eligibility for free or reduced-price lunch). The sample included 812,783 students from 28 districts that met the risk ratio threshold set by the state. Results revealed that none of the language groups were disproportionally (i.e., over) represented in SPED based on Tennessee’s threshold. However, trends varied by income status, suggesting that exclusionary factors are potentially associated with rates of identification.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,167
Score d'incertitude au seuil0,934

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0670,000

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 Opus0,074
Tête enseignante GPT0,468
Écart entre enseignants0,394 · 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