Identifying profiles of school climate in high schools.
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.
Notice bibliographique
Résumé
This cross-sectional study analyzed data from 364,143 students in 492 high schools who completed the Georgia School Climate Survey during the 2017-2018 school year. Through latent profile analysis, we identified that student perceptions of school climate could be classified into three distinct profiles, including positive, moderate, and negative climate. Using multinomial logistic regression, we then identified school and student characteristics that predicted student classification in the student profiles using the total sample and subsamples by race/ethnicity. Among the key results, we found that most of the school characteristics (e.g., percent of students receiving free or reduced lunch, schools with higher percentages of minoritized students) predicting classification in the negative and positive school climate profiles were different for White students compared to minoritized students. For example, Black students in primarily non-White schools were more likely to view school climate positively, whereas the opposite was the case for White students. We also found that Black and Other (e.g., multiracial) students were more likely to be classified in the negative school climate profile and less likely to be classified in the positive school climate profile compared to White students. In contrast, Latino/a/e students were more likely to be classified in the positive school climate profile and less likely to be classified in the negative school climate profile. Implications for research and practice are discussed. (PsycInfo Database Record (c) 2024 APA, all rights reserved).
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,002 | 0,003 |
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 découle