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Enregistrement W4391168197 · doi:10.4324/9781003263999

Promoting Inclusive Systems for Migrants in Education

2024· book· en· W4391168197 sur OpenAlexaboutno aff
Paul Downes, Jim Anderson, Alireza Behtoui, Lore Van Praag

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation Systems and Policy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceSociologyMathematics educationPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This novel contribution examines the lived experiences of migrants in education in various international contexts, exploring common school system features that promote students’ inclusion and challenge their exclusion. With a range of international contributions and case studies from Canada, the US, Hong Kong, Japan and Europe, the book offers critical, theoretically innovative understandings examining national policies and practices to develop reforms, focusing on agency, heterogeneity and systems of relational spaces for migrant youth. Chapters engage with discussions around differentiated needs of marginalised and vulnerable groups, as well as the importance of superdiversity in studying and developing inclusive systems for migrant youth in education. Offering unique insights, the book outlines a framework for the promotion of inclusive school systems that ultimately look to create quality learning environments that prevent discrimination, and support students’ holistic needs. It will be of great interest to researchers, academics and postgraduate students in the fields of sociology of education, philosophy of education, psychology of education, teacher education and social policy. Chapter 4 of this book is freely available as a downloadable Open Access PDF at http://www.taylorfrancis.com under a Creative Commons Attribution (CC-BY) 4.0 license. This work was supported by an Economic and Social Research Council [grant number ES/S015752/1].

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0000,005
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,399
Écart entre enseignants0,365 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations5
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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