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Enregistrement W7021145249

The more you talk, the worse it is: Student perceptions of law and authority in schools

2016· article· en· W7021145249 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueeScholarship (California Digital Library) · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation Discipline and Inequality
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesYork University
Mots-clésDisciplinePerceptionWork (physics)School disciplineAssociation (psychology)Process (computing)Variation (astronomy)Qualitative research
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Prior works have established the association between students’ perceptions of school discipline and both behavioral and academic outcomes. The interplay between disciplinary fairness and students’ perceptions of their rights, however, warrants further investigation. In an effort to better understand the development of students’ perceptions of school disciplinary climates amid variation in school legal environments, we identified students’ perceptions of their due process rights based on 5,490 student surveys and 86 in-depth interviews in New York, North Carolina, and California high schools. We then examine the link between students’ perceptions of their due process rights, their past experiences with school discipline, and their perceptions of school disciplinary fairness. While quantitative results reveal a negative relationship between students’ perceptions of their rights and perceptions of disciplinary fairness, our qualitative data bolster this finding and deepen our understanding of students’ perceptions, illustrating students’ complex, varied, and often vague understandings of their due process rights when faced with disciplinary sanctions. As prior work has underscored the critical relationship between students’ perceptions of their schooling experiences and educational outcomes, uncovering this negative relationship is an important step toward understanding how variation in perceptions of rights may have consequences for students’ educational outcomes.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0040,005
Communication savante0,0060,003
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,301 · 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'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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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