STRENGTHENING RESEARCH ON THE PREPARATION OF SCHOOL LEADERS
Notice bibliographique
Résumé
For much of the last quarter century, academics and practitioners have been engaged in an unbroken quest to understand the school improvement algorithm (Teddlie & Reynolds, 2000). That is, there have been ongoing efforts, sometimes systematic and often ad hoc, to isolate the variables in the school performance equation and to understand how they work, both as individual components and as parts of the system of schooling. Across this time, investigators have paid special attention to conditions in schools that help explain the dramatic overrepresentation of selected groups of youngsters in the underperforming and failing categories of the school success taxonomy (Snow, Burns, & Griffi n, 1998). From this work, we have discovered a good deal about how schools work to promote, or fail to promote, student achievement. For example, we know that quality instruction (Anderson, Hiebert, Scott & Wilkinson, 1985; Ferguson & Ladd, 1996) and opportunity to learn (time, content, and success rate) (Cooley & Leinhardt, 1980; Denham & Lieberman, 1980) explain a good deal of student
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,069 | 0,153 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,011 |
| Communication savante | 0,011 | 0,023 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,003 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».