Notice bibliographique
Résumé
Estimates in the literature for within-year retention at 2-year colleges range from 57% to 83.9%. This indicates that a large proportion of students who attend 2-year colleges may not be retained beyond the first semester of their studies. Attrition potentially represents a major loss to the student, to the institution, and to society. With current accountability and funding realities becoming more openly discussed, Canadian colleges may not be able to afford to ignore their high rates of attrition in the future. The focus of this research was to estimate the rate of within-year retention among a sample of students attending two comprehensive community colleges in western Canada, and to develop a predictive model that identified potential determinants of retention among these students. Retention was examined among the total sample, among the sample from each college separately, and among the sample enrolled in each credential type. Astin’s Input-Environment-Output model was used as the framework for this research. The model purports that institutional outputs such as retention must be evaluated in the context of the original student inputs and ongoing environmental factors. Multivariable logistic regression was used to develop predictive models of college student retention. The estimated overall retention rate among this sample was 83.6%, although differences were observed by credential type. Among the aggregate sample, two environmental factors - grade point average and credit load - were the strongest predictors of retention once other factors were considered. The predictors of retention differed by credential type. The results indicate that the greatest gains in retention may be realized by strategies aimed at encouraging full-time enrolment and supporting academic achievement. The results of the current study suggest that sub-groups may exist for whom retention is predicted by unique factors. It is important that retention be examined on an institution-by-institution basis. Enhancing our understanding of Canadian college student retention, and taking action to improve retention, may contribute to Canada’s future prosperity in a knowledge economy.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».