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Enregistrement W4392362272 · doi:10.54097/dtc52e88

A Comparative Study of Educational Opportunities for Disadvantaged Children in China and The United States--Taking Disadvantaged Children of Ethnic Minorities in The Two Countries as An Example

2024· article· en· W4392362272 sur OpenAlexaff
Bo Feng, Z.D. Jiang, Qianqian Wang

Notice bibliographique

RevueJournal of Education Humanities and Social Sciences · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueChina's Ethnic Minorities and Relations
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDisadvantagedEthnic groupChinaPolitical scienceEconomic growthEconomicsLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The issue of educational equity is a hot topic of concern to the whole society. Some researchers have found that there is a lack of educational opportunities for ethnic minority groups in China and the United States, but there is still a lack of unified explanation for the causes, current situation, and the advantages and disadvantages of solutions to the problem of educational equity for ethnic minorities in both countries. Therefore, this article conducts research on the education situation of ethnic minorities in both countries by collecting relevant data and summarizing and analyzing the data. Research has found significant differences in the causes and current situation of ethnic minority education issues between China and the United States, and there is also room for improvement in existing solutions. Therefore, China and the United States need to develop precise measures that are suitable for their own specific situations based on their respective special circumstances to address the issue of educational equity faced by ethnic minorities.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,260
Score d'incertitude au seuil0,979

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,151
Tête enseignante GPT0,433
Écart entre enseignants0,281 · 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.

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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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