Ethno-linguistic patterns of degree completion in BC universities: How important are high-school academic achievement and institution of entry?
Notice bibliographique
Résumé
We examine bachelor's degree completion in the British Columbia post-secondary system, which is noted for its multiple pathways to graduation and ethnically diverse student population. Employing an administrative longitudinal dataset, we compare how the probability of degree completion by students enrolled at research-intensive, teaching-intensive, and college-technical institutions differs by ethno-linguistic background and high school grades. Estimates from multi-level logistic regression modelsdemonstrate that Korean, Tagalog, and Vietnamese speakers have lower probabilities of degree completion than English-speaking students. The type of institution a student initially enters is, however, an important correlate of degree completion for all ethno-linguistic groups. Students with lower high school grades who initially enter a research-intensive institution are more likely to graduate compared with higher-achieving students who enter a teaching-intensive or college-technical institution. To improve completion by institutional type and among ethno-linguistic groups, our study highlights the need for research on why degree completion is lower at certain institutions for all ethno-linguistic groups and consistently lower among Korean, Tagalog, and Vietnamese speakers regardless of their level of academic achievement in high school or the type of post-secondary institution they initially entered.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».