MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4319785833 · doi:10.1177/00144029221148784

Unequal and Increasingly Unfair: How Federal Policy Creates Disparities in Special Education Funding

2023· article· en· W4319785833 sur OpenAlexaff
Tammy Kolbe, Elizabeth Dhuey, Sara Menlove Doutré

Notice bibliographique

RevueExceptional Children · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSchool Choice and Performance
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpecial educationFederal fundsPovertyFederal lawPoverty levelPer capitaDistribution (mathematics)White (mutation)Economic growthPolitical sciencePublic administrationDemographic economicsPsychologyPublic economicsEconomicsDemographySociologyLegislationLawPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The formula used to allocate federal funding to states for special education is one of IDEA's most critical components. The formula serves as the primary mechanism for dividing available federal dollars among states and represents policy makers’ intent to equalize educational opportunities for students with disabilities nationwide. In this study, we evaluate the distribution of IDEA Part B funding in the wake of changes to the formula that were instituted at the law's 1997 reauthorization. We find that the revised formula generates large and concerning disparities among states in federal special education dollars. On average, states with proportionally larger populations of children and children living in poverty, children identified for special education, and non-White and Black children receive fewer federal dollars per capita.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,042
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,047
Score d'incertitude au seuil0,093

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,042
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0060,007
Communication savante0,0070,006
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,298 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations16
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueExceptional ChildrenMême sujetSchool Choice and PerformanceTravaux en français237 207