A primer on formula funding: A study of student-focussed funding
Notice bibliographique
Résumé
Formulas by which public funds are allocated to either schools or school boards are not new. They are phenomena that are closely connected to the rise of public systems of education and the recognition, in terms of public policy, that education increases the value of human capital (Boss and Levacic, 1999). Formulas are also particularly associated with political jurisdictions, like Canada, in which responsibility for education is located at more than one level of government. Formulas, as a means of allocating public funds for education, are neither universal nor required. There are alternatives to funding by formula. Less than one-half of American states, for example, use funding formulas exclusively (Thompson, Wood, and Honeyman 1994). Alternatives to funding formulas are numerous: equalization grants, foundation grants, flat grants, “categorical ” grants that are earmarked for special purposes, "percentage equalization" grants that match local funding on a proportional basis, guaranteed tax bases, some funding schemes and composites of two or more other types of grant. The permutations and combinations are nearly unlimited (Jones, 1971; Brimley and Garfield 2002). In Ontario, in response to recommendations of the Committee on the Costs of Education (1978), provincial
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».