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Enregistrement W4393311824 · doi:10.1080/15582159.2024.2333578

A School Is Born: Correlates of Recent Births of Independent Schools in Ontario

2024· article· en· W4393311824 sur OpenAlexaffabout
Scott Davies, Fatemeh Ameli, Perry Schlanger

Notice bibliographique

RevueJournal of School Choice · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCanadian Identity and History
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSchool choiceAcademic achievementPsychologySociologyMathematics educationDemographyDemographic economicsPolitical scienceEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ontario’s population of independent schools does not receive any public subsidies while having to compete with a public system that is well-funded, offers a relative abundance of choice, and performs well from an international perspective. Yet that population has grown steadily despite encountering those unfavorable conditions. To understand this growth, this paper examines correlates of independent school openings between 2011–12 and 2020–21. It draws on organizational ecology frameworks that are typically used to study for-profit businesses but are rarely used to examine schools. Data come from official school registries, coding school websites, and merging census information, and are used to operationalize 3 key concepts: carrying capacity, resource partitioning, and density dependence. Descriptive analyses, logistic regression models, and sensitivity checks suggest the following: new independent schools tend to emerge in International and “Third” sectors, at the secondary level, near other independent schools, and offer additional educational services. We interpret these findings as illustrating that internationalization is extending capacities for independent schools and is helping to enhance their organizational legitimacy, and that school characteristics are likely products of both period effects and organizational changes. Policy implications are discussed.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,563
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,000

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 GPT0,280
Écart entre enseignants0,254 · 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.

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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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