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Enregistrement W2509529851 · doi:10.47678/cjhe.v46i2.184772

Supporting Success: Aboriginal Students in Higher Education

2016· article· en· W2509529851 sur OpenAlexafffundvenueabout
Cynthia Justine Gallop, Nicole Bastien

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Higher Education · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEvaluation of Teaching Practices
Établissements canadiensMount Royal University
Organismes subventionnairesMount Royal University
Mots-clésMainstreamHigher educationPostsecondary educationGovernment (linguistics)Socioeconomic statusInstitutionQualitative researchSociologyPedagogyMainstreamingPublic relationsMedical educationPsychologyPolitical scienceSocial scienceSpecial education

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For most Aboriginal students in Canada, the term “success” in postsecondary education is more complicated than the mainstream notions of higher socioeconomic status and career advancement. Historically, “success” for Aboriginal peoples in postsecondary education was linked to issues of assimilation, since to be “successful” meant Aboriginal students had to completely adapt to the mainstream values and behaviours of the mainstream postsecondary institutions. Today, higher education is recognized as an important tool for capacity building and assisting Aboriginal communities to achieve their goals of self-determination and self-government. This paper presents some of the findings of a qualitative study conducted in a midsized Canadian postsecondary institution. Findings from the study suggest that if Canadian postsecondary institutions are committed to retaining Aboriginal students, these institutions need to better understand how to create positive and supportive relationships between Aboriginal students and their peers and instructors. The development of these positive relationships then needs to be formalized and incorporated into both institutional planning and faculty instructional support.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,993
Score d'incertitude au seuil0,754

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0160,005
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0010,007
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,070
Tête enseignante GPT0,494
Écart entre enseignants0,424 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations68
Publié2016
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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