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Enregistrement W2987334539 · doi:10.5430/ijhe.v8n6p249

The Socialization and Retention of Low-Income College Students: The Impact of a Wrap-Around Intervention

2019· article· en· W2987334539 sur OpenAlexvenueno aff
Gaye Defne Ceyhan, Alia N. Thompson, Jeremy D. Sloane, Jason R. Wiles, John Tillotson

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Higher Education · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCareer Development and Diversity
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Science Foundation
Mots-clésPsychological interventionSocializationMedical educationPsychologyIntervention (counseling)MedicineDevelopmental psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Strategic Undergraduate STEM Talent Acceleration INitiative (SUSTAIN) provided a coherent ecosystem of academic, social, and career support services designed for a diverse cohort of high-achieving, low-income STEM students during their first year of undergraduate study. Findings are discussed in terms of the efficacy of the program interventions to enhance students’ socialization and retention within the STEM community. Results indicate that participants perceived the interventions to have helped them adjust to college life and develop skills in understanding science and the scientific process. Which in turn, participants reported, helped them to succeed in their STEM courses and visualize themselves as part of the larger STEM community. The participants rated STEM faculty mentoring, research experience and community building as more helpful than other interventions. Our findings will aid researchers to better understand how SUSTAIN interventions influence students’ socialization into the STEM community and provide valuable insight to guide policymakers in shaping future programs that are successful in retaining diverse students in STEM fields.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,166

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,371
Écart entre enseignants0,356 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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