Factors Influencing the Pursuit of Health and Science Careers for Canadian Adolescents in Transition from School to Work
Notice bibliographique
Résumé
Previous research separately acknowledges two emerging trends in adolescence but neglects to integrate them. These are that many changes have occurred in the school to work transitional processes, and that there is substantial need for adolescents, especially young women, to pursue science career pathways. In this study, we link these trends and develop predictive, interactive models of science pursuit for 836 Canadian secondary school graduates living through a period of massive change in school to work transitional processes. Separate logit analyses were conducted for males and females. Results suggest that young women are not under-represented in the pursuit of science careers in high school. Young women aspire more frequently to medical and health sciences, and young men to natural sciences, engineering and mathematics. For young women, father's occupation in science, curriculum track and level of occupational expectation were significant in the model, correctly predicting 72% of membership in science. For males, socioeconomic status, family support, level of occupational expectation, regional unemployment levels and items measuring work environment were significant in the model that predicted 81% of membership in science. The findings suggest the salience of gender-differentiated school to work transition models in determining pursuit of health and science career pathways.
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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 | 0,002 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».