MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7113901748 · doi:10.1108/978-1-61735-842-520251008

Still Far to Go

2012· book-chapter· en· W7113901748 sur OpenAlexaffabout

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation and experiences of immigrants and refugees
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGovernment (linguistics)ImmigrationFace (sociological concept)Professional developmentEnglish as a second languageFalling (accident)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many stakeholders are involved in the provision of educational services for immigrant children and youth in Edmonton, Canada. Unfortunately, there has been limited coordination across stakeholders, leaving many students falling between the cracks. Federal government contributions are restricted by the Canadian Constitution; thus, federal input is limited to non-instructional support. The provincial government makes policy and funding decisions about English as a second language (ESL) programming. Universities educate kindergarten to grade 12 (K–12) teachers, but opportunities for pre-service teachers to learn about ESL issues are ad hoc. School boards determine how ESL is delivered across districts, but they face severe funding constraints in the current economic climate. If students are coded as ESL, their schools receive supplementary funding to provide language instruction; however, many needs are not met, and this contributes to high dropout rates. Several nongovernmental organizations have established out-of-school homework clubs to provide additional support. These well-intentioned efforts rely heavily on volunteers, only some of whom have the necessary skills. ESL parents are sometimes distraught because they perceive that their children are not receiving a good education. Although most stakeholders are sincere in their commitment to support immigrant children and youth, the lack of systematicity and coordination has resulted in terrible human costs. We make recommendations (including, for example, assessment, professional development for school staff, and elimination of the age cap) for providing these students with an equitable education.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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 enseignants0,373
Score d'incertitude au seuil0,742

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0130,006
Communication savante0,0100,010
Science ouverte0,0030,009
Intégrité de la recherche0,0080,011
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1910,048

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,302 · 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
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetEducation and experiences of immigrants and refugeesTravaux en français237 207