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Enregistrement W4417191465 · doi:10.1108/978-1-64113-431-6

Responding to the Call for Educational Justice

2018· book· en· W4417191465 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCritical Race Theory in Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGraduation (instrument)Economic JusticeMeaning (existential)PovertyFaithOrder (exchange)Work (physics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The work presented in this volume attests to the innovative and successful educational alternatives designed and implemented by Catholic religious groups to improve educational, career, and life outcomes for urban children, adolescents, and adults placed at risk. These efforts have helped thousands of urban citizens break away from the chains of poverty and poor academic preparation to succeed in high school and beyond and secure a place of meaning and influence in adult society. In this volume, we examine the contributions of networks of schools, such as NativityMiguel and Cristo Rey schools in the U.S. and Canada and Fe y Alegría based in South America and operating in multiple countries, as well as more local initiatives. There is much to be learned from these initiatives that can improve urban education and this edited volume provides this opportunity to educators, planners, funders, and others who are inclined to invest in effective urban education.The perspectives taken in these chapters include current approaches to critical race theory, faith perspectives that promote justice, and the building of social capital and resilience to succeed academically despite considerable adversity associated with economic poverty. The chapters included here explore educational structures that communicate high expectations for student and teacher performance and provide individualized instruction, caring mentoring, and support beyond graduation in order to help develop men and women of confidence, skill, leadership, and integrity and ensure high levels of success in a world that tends to exclude them more than welcome them.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,009
Communication savante0,0060,010
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0030,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,003

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.

Tête enseignante Opus0,043
Tête enseignante GPT0,449
Écart entre enseignants0,407 · 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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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