Narrowing the Achievement Gap in a (Re) Segregated Urban School District
Notice bibliographique
Résumé
The interplay between sociopolitical forces and economic agendas becomes apparent when one examines the June 28, 2007 United States Supreme Court Decision, Parents Involved In Community Schools v. Seattle School District. In a reversal of the 1954 Brown Decision, the United States Supreme Court ruled that public schools could not use race as a factor when assigning children to public schools. Given demographic shifts, globalization, economic instability, and ideological shifts, the reversal was expected. However, it is essential that policymakers, educators, and other stakeholders consider the impact of attending segregated schools on the achievement gap that continues to exist between minority groups and European Americans attending resegregated neighborhood schools. This book will focus on the test score gaps between African American and European American students. The achievement gaps between these two groups will be analyzed will be presented and elaborated. Additionally, the authors will analyze how changes in school characteristics such as: racial composition; school composition; school expenditures, and socio economic level of neighborhoods affect achievement gap trends in the Norfolk School District. An examination of the achievement gap trends in an urban school district will serve to better inform public policy and school reform efforts. The specific goals of this book are to describe the achievement gap between minority African-American students and European-American students in the Norfolk school district and to present strategies utilized by urban districts to narrow the gap. One unique feature of this book is that it provides a data-driven research-based analysis of the achievement gap between minority and European-American students.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».