Investigating the Relationship between Residence Learning Community Participation and Student Academic Outcomes in a Canadian Institution
Notice bibliographique
Résumé
This study investigated the relationship between residential living scenario and first year grades, second year retention, and 5-year graduation rates of students at a Canadian comprehensive university. We compared the academic outcomes of students living in residence learning communities (RLCs) to those in other living scenarios (traditional residences and off-campus). RLCs have been shown to be positively associated with student academic outcomes in the United States; however, the data to support RLCs in Canada is non-existent. A longitudinal observational study was conducted to analyse the academic outcomes of a complete cohort of students (n=4805) who lived in RLCs (18%) and non-RLCs (82%). Results indicated that RLC students, on average, achieved higher first year averages, 2nd year retention rates, and 5-year graduation rates relative to non-RLC students, thereby contributing to the goals of post-secondary institutions to attract and retain their students through to graduation. Cette étude examine la relation qui existe entre le scénario où les étudiants vivent en résidence et les notes obtenues en première année d’études, la rétention en deuxième année et l’obtention des diplômes en cinquième année dans une université canadienne polyvalente. Nous avons comparé les résultats académiques d’étudiants qui vivaient dans des communautés d’apprentissage en résidence (CAR) et ceux des étudiants qui vivaient selon d’autres scénarios (résidence traditionnelle et hors campus). Il a été prouvé qu’aux États-Unis, les CAR sont associées favorablement aux résultats académiques des étudiants. Toutefois, les données pour soutenir les CAR au Canada sont inexistantes. Une étude d’observation longitudinale a été menée pour analyser les résultats académiques d’une cohorte complète d’étudiants (n=4805) qui vivaient dans une CAR (18 %) et ceux d’étudiants qui vivaient autrement (82 %). Les résultats ont indiqué qu’en moyenne, les étudiants qui vivaient dans une CAR avaient obtenu de meilleures notes en première année, avaient réalisé un taux de rétention supérieur en deuxième année et un meilleur pourcentage d’obtention de diplômes en cinquième année, par rapport aux étudiants qui ne vivaient pas dans une CAR, ce qui contribue à répondre aux objectifs des établissements d’enseignement post-secondaire d’attirer et de retenir leurs étudiants jusqu’à que ceux-ci obtiennent leur diplôme.
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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 | 0,035 | 0,066 |
| 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 | 0,031 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,006 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».