Who Are the Doctoral Students Who Drop Out? Factors Associated with the Rate of Doctoral Degree Completion in Universities
Notice bibliographique
Résumé
The issue of considerable dropout rate in doctoral programs is well documented across a large number of countries. However, few studies address the factors associated with doctoral completion among Non-U.S. countries, multiple universities and fields of research. Nor do they investigate the interactions between these factors. The present paper aimed to overcome these limitations and analyzed the population of doctoral students in all disciplines of the two largest universities of the French-speaking Community of Belgium (N = 1509). Specifically, we focused on several factors: gender, nationality, marital status, master grade, whether students continued at the same university when transitioning to the doctoral degree, whether they continued in the same field, age at registration, research field and funding (i.e., type of funding and associated job requirements). Findings indicate that four factors (marital status, master grade, research field and funding) are directly associated with dropout rate when all factors are considered jointly in the same model. Furthermore, results indicate that some of these factors, such as the marital status and gender, interact. In addition, we found that an accumulation of risk factors leads to a massive increase in dropout rates. Finally, a time course analysis revealed that the highest dropout rate occurs during the first two years and is related to the absence of funding or scholarship. The results, limits and futures perspectives are discussed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».