Are Mental Health and Neurodevelopmental Conditions in School Years Barriers to Postsecondary Access
Notice bibliographique
Résumé
Various factors (e.g., sex, and parental education) have been identified as key determinants of postsecondary education (PSE). Yet, relatively little is known about the role of disability as a barrier to obtain PSE. The purpose of this study was to examine the relationship between mental health (MHC) and neurodevelopmental conditions (NDC) diagnosed in school years and postsecondary enrolment during early adulthood. The study was possible due to the recent linkage between the National Longitudinal Survey of Children and Youth and T1 Family File. Results showed that 77% of youth who had no diagnosed long-term health conditions at all in their school years (comparison group) attended postsecondary by their early 20s. In contrast, 60% of youth with NDC attended postsecondary in the same time frame, while only 48% of youth with MHC attended postsecondary. Youth with both NDC and MHC were even less likely to attend: only 36% went on to postsecondary. Differences in sex, academic performance, and family background explained only about one third of these gaps. Children with NDC and MHC face additional barriers to attending postsecondary that are distinct from those confronting other youth. These findings have important implications for accommodation and transition support for students with disabilities.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».