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Enregistrement W3009836455

Indigenous University Student Persistence: : Supports, Obstacles, and Recommendations

2020· article· en· W3009836455 sur OpenAlexaffvenueabout
Patrick Walton, Kristen R. Hamilton, Natalie Clark, Michelle Pidgeon, Mike Arnouse

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Education / Revue canadienne de l éducation · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIndigenous Health, Education, and Rights
Établissements canadiensThompson Rivers University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndigenousPersistence (discontinuity)Graduation (instrument)Higher educationPsychologyMedical educationSociologyPolitical scienceMedicineEcology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The tumultuous history of Indigenous education in Canada has negatively affected the persistence of Indigenous peoples at university. The research goals of this study were to identify the key supports and obstacles related to Indigenous university student persistence and to make recommendations as to how to improve levels of persistence. Combining interview, survey, and database information with 527 Indigenous students revealed that the strongest factors related to persistence were (a) social engagement, including good relationships with faculty and students, and support services provided by the Indigenous gathering place for Indigenous students on campus; (b) cognitive, such as academic support at university, learning effectively on their own, and hands-on teaching; (c) physical, including insufficient financial support and availability of affordable housing and child care; and (d) cultural, including connections with Indigenous faculty and culture. Age, home location, and parental education were not found to be related to persistence. Keywords: Indigenous, Aboriginal, persistence, university, graduation, Indigenous student experience, Canada

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,033
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,508
Score d'incertitude au seuil0,978

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,033
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0130,004
Communication savante0,0110,006
Science ouverte0,0060,008
Intégrité de la recherche0,0050,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,243 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations8
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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