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Enregistrement W7132891911

Facilitating student re-entry meetings: An analysis of the experience and expertise of educators

2025· dissertation· W7132891911 sur OpenAlexaboutno aff
Lauren A McPhee

Notice bibliographique

RevueTSpace · 2025
Typedissertation
Langue
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation Discipline and Inequality
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThematic analysisInterviewFacilitationProcess (computing)Qualitative researchChristian ministry
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

At times, young people behave in a manner within the school environment that initiates a school exclusion protocol (suspensions or expulsions), a practice that has been around for decades. When a student is excluded from school the Ministry of Education in Ontario strongly recommends a re-entry meeting prior to their return to the educational environment, however there is little guidance on how this meeting is to be facilitated. The purpose of this study was to contribute to the research on re-entry meeting facilitation by interviewing those who conduct these meetings in order to better understand the factors that make re-entry meetings effective or ineffective. Secondly, this study draws on participant expertise on re-entry meeting facilitation to discern how theoretical research on human motivation and engagement such as Basic Psychological Needs Theory may provide direction on how this process may be improved for students, caregivers, and schools. Ten participants (seven administrators and three school board personnel) were recruited for a 1-hour semi-structured interview. Using codebook thematic analysis, participant responses were coded and analyzed to reflect common themes, experiences, and perspectives. The results of this study provide information that could contribute to enhancing re-entry meeting facilitation by integrating these insights into practical applications and resources.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,033
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: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,061

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,033
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0090,006
Communication savante0,0070,006
Science ouverte0,0020,012
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,479
Écart entre enseignants0,434 · 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
Publié2025
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