Borderland education beyond frontiers: Policy, community, and educational change during times of crisis
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we put center stage the story of a community in the borderland of Palomas and Deming, two twin towns located across the border from each other. In regular times, almost a thousand children crossed the checkpoint every day from Palomas in Mexico to Deming in the United States to attend school. During the COVID-19 pandemic, accessibility to education has been almost completely denied for students living in Mexico. This paper unpacks the findings from a critical case study focused on the school leadership of the community and marks the beginning of a larger action-research initiative aimed at forging alliances with and among community stakeholders, researchers, and community leaders to bring transformative change. Findings suggest that these borderland cities do not view themselves as divided by a physical or ideological Frontera or Barrera. Rather, they see themselves as a unified community whose members live on both sides of the border. The Palomas-Deming borderland community shares one mission of creating the necessary conditions to provide educational equity for all students in the region with U.S. passports regardless of a student’s country of residence. Within these contexts, our paper adds to the sparse scholarship on borderland education and highlights community-based needs for and capabilities of transformative educational change that we perceive as the pathway to more equitable opportunities for learning.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».