A Gendered and Racialized Educational Hierarchy: Disparities in Elementary School Teachers’ Perceptions of Student Behavior
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This paper uses an intersectional framework to account for the degree to which race, when intersecting gender, relates to teachers’ evaluations of US elementary school children over time. Drawing on longitudinal data from the 2011 Early Childhood Longitudinal Study-Kindergarten cohort, we employ growth curve modeling to study descriptive trends in teacher perceptions of student behavior from kindergarten through fifth grade. We find that educators’ perceptions of White, Asian American, and Latinx girls increase over time, while their perceptions of Black girls remain flat. Meanwhile, a different longitudinal trend emerges among boys. Although teachers’ views of Black boys decrease over time, their views of other boys increase to the levels of Black girls, or higher, by the end of fifth grade. This analysis reveals how teachers’ perceptions coalesce into an emerging hierarchy that—by the end of fifth grade—most sharply contrasts the behavior of Asian American girls and Black boys. Our intersectional approach and the theoretical framework informing it underscore the limits to considering how educators distinguish students by gender or race alone. Together, gender and race more fully account for differences in how educators perceive student behavior over time.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,004 | 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 ».