Equal Education, Unequal Jobs: College and University Students with Disabilities
Notice bibliographique
Résumé
Are students with a permanent disability more likely to drop out of post-secondary education than students without a permanent disability? Once they are out of postsecondary education, do their experiences in the labour market differ? Answers to these questions are necessary to evaluate current policies and to develop new policies. This paper addresses these two questions using a unique data set that combines administrative records from the Canada Student Loans Program with survey responses. Our measure of permanent disability is an objective one that requires a physician’s diagnosis. The survey data supply information on the students’ education and labour market status. Simple descriptive statistics suggest that, compared to students without a permanent disability, students with a permanent disability are equally likely to drop out of postsecondary education, but less likely to be in the labour force and more likely to be unemployed. We use propensity score matching to address potential selection into the group of students who documented their disability. The results using propensity score matching are consistent with the descriptive statistics. Our story is one of an underpublicized success—the rising number of students with disabilities in postsecondary institutions and their equal likelihood of graduation—and a persistent problem—the continued disadvantage that people with disabilities, even those with the same educational attainment as people without disabilities, face in the labour market.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».