Social Justice Leadership in Urban Schools: What do Black and Hispanic Principals Do to Promote Social Justice?
Notice bibliographique
Résumé
Despite the constant barrage of federal and state initiatives and reforms, many challenges to needy schools still remain. Students in the United States who are from low-income families, who are of color, and for whom English is not their first language, continue to be under-represented, undereducated, and underperform. Utilizing a qualitative research methodology, this study examined how and to what extent black and Hispanic principals working in urban schools were exercising social justice leadership in their schools, sought a better understanding of how they had become social justice leaders, and explored what they had done to promote social justice. Malgré le déluge incessant d’initiatives et de réformes de la part du gouvernement fédéral et des états, les écoles défavorisées continuent à faire face à de nombreux défis. Aux États-Unis, les élèves de familles à faible revenu, qui sont de couleur et pour qui l’anglais n’est pas la langue maternelle continuent à être sous-représentés, sous-scolarisés et moins performants. Reposant sur une méthodologie de recherche qualitative, cette étude s’est penchée sur les directeurs noirs et hispaniques d’écoles en milieu urbain pour établir comment, et dans quelle mesure, ils exerçaient un leadeurship en justice sociale dans leurs écoles; pour mieux comprendre comment ils étaient devenus des leadeurs en justice sociale; et pour étudier ce qu’ils avaient fait pour promouvoir la justice sociale. Mots clés : leadeurship en justice sociale; directeurs d’école noirs et hispaniques; équité et égalité; modélisation; éducation en milieu urbain
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,006 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».