Developing engagement and literacy in science: What do the girls say?
Notice bibliographique
Résumé
Despite decades of sustained national focus in several countries (e.g., Australia, Canada, New Zealand, UK, and USA) recent trends in students’ course-taking and career choices suggest proportionally fewer students pursuing STEM-related study. Consequently, to address this trend, it is important to better understand factors currently related to students’ engagement, literacy and attainment in STEM subjects and vocations. Our own recent research has examined students’ science literacy and engagement in association with formal (school-based) and informal (outside of school, home-related) factors, using retrospective analysis of Programme for International Student Assessment (PISA) data. In this study we purposefully recruited several female students enrolled in late-secondary school Physics. This selection meant that all participants were engaged in school science and likely to be considering post-secondary study in STEM, and possibly STEM-related careers. Our purpose was to hear from this select group of female science students, their stories of influences in the development of their engagement and literacy in science. In particular, we were interested in juxtaposing their stories against the explanatory regression models we had previously developed. In this way, our purpose was to test the nomothetic explanations previously offered using idiographic stories of factors related to the engagement of girls in science.
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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 | 0,014 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».