Government Student Loan Default: Differences between Graduates of the Liberal Arts and Applied Fields in Canadian Colleges and Universities
Notice bibliographique
Résumé
Les programmes de prêts étudiants du gouvernement sont de plus en plus disponibles pour permettre aux étudiants de familles défavorisées un meilleur accès à l'éducation. En revanche, il est inquiétant d'observer des niveaux d'endettement élevés chez les étudiants et les difficultés qu'ont certains à rembourser ces dettes. Dans cette étude, des données de l'Enquête Nationale auprès des Diplômes 2005 (END) de Statistiques Canada sont analysées dans le but d'établir des liens entre les domaines d'étude et le non‐remboursement des dettes sur les prêts étudiants du gouvernement pour un échantillon de diplômés des collèges et universités. Les analyses prennent en compte les effets de facteurs alternatifs liés au statu socio‐économique et aux revenus. Les résultats démontrent que le niveau d'éducation (collégial versus universitaire) et les domaines d'étude sont des déterminants importants du risque de non‐remboursement des dettes sur les prêts étudiants deux ans après l'obtention du diplôme. De plus, ces résultats sont stables en tenant compte des différences de revenus. Government student loan programs have become increasingly available to provide opportunities and upward mobility for students of disadvantaged backgrounds. Rising student debt and its impact on the repayment experiences of recent postsecondary graduates has become an important concern. This study employs data from Statistics Canada's 2005 National Graduates Survey to examine the relationship between field of study and loan default on government‐supported student loans for graduates of community college and baccalaureate‐level university programs when controlling for many factors relating to sociodemographic characteristics and earnings. Overall, both level of schooling (college versus university) and field of study are significant predictors of whether graduates report defaulting on their government student loans within two years of graduation. However, these findings are relatively unrelated to earnings.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,006 |
| 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) | 0,000 | 0,000 |
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 ».