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Enregistrement W7161942754 · doi:10.82308/16661

Increasing the number of minority principals to close the achievement gaps: strategies for increasing the enrollment of minority students in educational leadership-review of relevant literature

2012· dissertation· en· W7161942754 sur OpenAlexaboutno aff
Ebenezar Mbachu

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTeacher Education and Leadership Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDocumentationContinuing educationOccupational training

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bien qu'il existe aux États-Unis une quantité croissante de documentation sur les directeurs issus d'une minorité, il en existe peu au Canada. Combler les postes de directeur avec des membres d'une minorité comporte de nombreux avantages. Par contre, le nombre de directeurs issus d'une minorité au Canada n'augmente pas d'une manière proportionnelle au nombre de minorités en général et au nombre d'étudiants de catégorie K-12. Il est clair que les efforts en matière de recrutement, de formation continue et de rétention de professeurs provenant d'une minorité sont essentiels pour augmenter le nombre de futurs directeurs issus d'une minorité. Cependant, la priorité doit être accordée à la préparation d'un plus grand nombre d'étudiants provenant d'une minorité dans le cadre de programmes de leadership. La présente étude se penche sur la question suivante : quels sont les moyens suggérés dans la documentation pour augmenter le nombre d'étudiants issus d'une minorité au Canada qui sont inscrits dans des programmes d'études supérieures en éducation? La présente étude, dont l'objectif est de répondre à cette question, se veut un examen des stratégies proposées dans la documentation pour recruter, former et retenir des étudiants membres d'une minorité dans des programmes d'études supérieures. En outre, la présente étude aborde les méthodes selon lesquelles ces stratégies peuvent être utilisées pour augmenter le nombre d'étudiants membres d'une minorité inscrits dans des programmes de leadership en éducation, lequel nombre n'est pas proportionnel au nombre de minorités dans les écoles et au Canada en général.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
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: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,067

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,118
Tête enseignante GPT0,446
Écart entre enseignants0,328 · 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
GenreSynthèse

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
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