Education disparities in young people with and without neurodisabilities
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To examine key outcomes in the education of young people with and without neurodisabilities, and to investigate additional disparities in educational achievement in relation to socio-economic background. METHOD: Data were collected on 2488 Canadian children (age range 10-11y) in 1994 and 1995 from the National Longitudinal Survey of Children and Youth whom were followed for 14 years. We performed separate, discrete-time survival analysis to investigate the effects of having a neurodisability on high school completion, enrolment in post-secondary education (PSE), and PSE completion. RESULTS: The baseline prevalence of neurodisabilities was 12%. Fewer children with neurodisabilities completed high school or enrolled in PSE, compared to children without neurodisabilities, irrespective of parental education. The likelihood that students with neurodisabilities completed PSE differed according to their parents' education: students with neurodisabilities living in less-educated families were about half as likely to complete PSE themselves. INTERPRETATION: Children with neurodisabilities receive less education than children without neurodisabilities. Children from families with low educational attainment appear to be particularly vulnerable. WHAT THIS PAPER ADDS: Twelve per cent of children in Canada aged 10 years to 11 years have a neurodisability. High school completion rate was 70% for children with neurodisabilities versus 94% for children without neurodisabilities. Children with neurodisabilities from less-educated families are particularly vulnerable to lower educational achievement.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».