A New Approach to Understanding Aboriginal Educational Outcomes: The Role of Social Capital
Notice bibliographique
Résumé
In recent years, social capital has received much attention and has been the subject of great debate in the social sciences and policy arenas. Whether social capital has the capacity and utility to produce meaningful change in achieving the goals of society, is one focus of that debate. This paper examines the impacts of social capital on Aboriginal educational attainment in Canada, Australia, and New Zealand. The focus for Canada is First Nations and in other countries it is a similar population. Our aim is to explore how social capital theory has been applied to Aboriginal contexts in each country, and we seek to determine if social capital plays, or can play, any role in improving educational attainment for Aboriginal populations. Does social capital figure in the formation of programs and policies? Should it be a consideration? What are the specific contexts in which social capital can have an effect on educational attainment? We approached these questions by creating as extensive an inventory of policies and programs as possible for each of the countries. Also, we supplemented our inventory with email, phone, and face-to-face interviews with experts, such as Robert Putnam in the US, David Robinson in New Zealand, Canadian Aboriginal students, and government policy officers in all three countries. We thank everyone who took time to work with us. We developed a synthesis looking for patterns and distilling the role of social capital. Our research looked at conscious applications of the concept, but also where we could discern its implicit part in educational attainment. In writing our results we chose programs and policies that illustrated our synthesis.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».