Notice bibliographique
Résumé
The field of education has been and will continue to be essential to the survival and sustainability of the Black community. Unfortunately, over the past five decades, two major trends have become clearly evident in the Black community: (a) the decline of the academic achievement levels of Black students and (b) the disappearance of Black teachers, particularly Black males. Today, of the 3.5 million teachers in America’s classrooms (AACTE, 2010) only 8% are Black teachers, and approximately 2% of these teachers are Black males (NCES, 2010). Over the past few decades, the Black teaching force in the U.S. has dropped significantly (Lewis, 2006; Lewis, Bonner, Byrd, & James, 2008; Milner & Howard, 2004), and this educational crisis shows no signs of ending in the near future. As the population of Black students in K-12 schools in the U. S. continue to rise—currently over 16% of students in America’s schools are Black (NCES, 2010)—there is an urgent need to increase the presence of Black educators.The overall purpose of this edited volume is to stimulate thought and discussion among diverse audiences (e.g., policymakers, practitioners, and educational researchers) who are concerned about the performance of Black students in our nation’s schools, and to provide evidence-based strategies to expand our nation’s pool of Black teachers. To this end, it is our hope that this book will contribute to the teacher education literature and will inform the teacher education policy and practice debate.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,019 | 0,008 |
| Communication savante | 0,008 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,044 | 0,011 |
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 ».