Social Capital of Non-traditional Students at a German University. Do Traditional and Non-traditional Students Access Different Social Resources?
Notice bibliographique
Résumé
Social capital is of particular value for the acquisition of education. Not only does it prevent scholars from dropping out but it improves the educational achievement. The paper focuses on access to social resources by traditional and non-traditionals students at a Germany University and asks if there are group differences considering this important precondition of academic achievement. We assess students’ access to social capital with an abbreviated and adjusted version of van der Gaag and Snijders’ (2005) Resource Generator. We compare the access to social capital among traditional and non-traditional students and take a close look at the effects of social origin on the availability and structure of social capital. Non-traditional students are a group of students which did not attain a general qualification for university entrance, but instead were accepted for university studies by completing an entrance examination. Before commencing university studies, they often completed an apprenticeship and worked for some years. Because of their different educational careers and living conditions, we expect that non-traditional and traditional students access social capital in different parts of their social networks. Our results indicate that the different educational backgrounds of students impact their access to social capital. However multivariate analyses illustrate that most differences in social capital access can be put down to diverging group compositions. Core determinants of the social capital access are socio-economic background and vocational education: Students from higher socio-economic backgrounds and students who completed vocational education have access to more social capital than their fellow students.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».