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Enregistrement W4309457387 · doi:10.54656/jces.v15i1.475

Growing Through the Cracks: Community-Engaged Education and Countering School Disengagement

2022· article· en· W4309457387 sur OpenAlexaffabout
Alexandra Arráiz Matute

Notice bibliographique

RevueJournal of Community Engagement and Scholarship · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueParental Involvement in Education
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDisengagement theoryGrassrootsSociologyNarrativeCommunity educationPortugueseCommunity organizationPublic relationsCommunity engagementWork (physics)Civic engagementPedagogyPolitical sciencePolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, I lay out the possibilities for community-engaged education as a tool for countering school disengagement with marginalized youth in Toronto. Using interviews and observations with staff, youth, and parents who participate in a community-based tutoring and mentoring program, I explore how the program’s grassroots commitments work to minimize marginalization and the pushout of students within the Latinx and Portuguese communities in Toronto. By building relationships based on trust and responding to the community’s needs, parental engagement, and academic-community partnerships, the program creates a space of community engagement that involves the whole family in changing narratives about both communities and their place within the public education system. I posit that this type of community-engaged education is effective in increasing access to postsecondary education for traditionally marginalized students.

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 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)0,053
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,089
Score d'incertitude au seuil0,991

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0530,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0310,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,011
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,206
Tête enseignante GPT0,389
Écart entre enseignants0,183 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission2
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