Education in Inuit Nunangat: A Quantitative Examination of Factors Contributing to the Educational Attainments of Inuit
Notice bibliographique
Résumé
The literature identifies that Inuit lag behind the non-Inuit population in terms of education credentials. The gap in the rates of post-secondary education diplomas and degrees are even greater. Studies indicate that the lack of educational achievement by Inuit is mainly linked to the emergence of residential schools and its long-lasting destructive impacts in the Arctic. Moreover, the literature suggests that some deficiencies in Inuit Nunangat such as the absence of a university and lack of post-secondary education programs affect Inuit’s participation in advanced education. This research study uses data from the 2012 Aboriginal Peoples Survey to see how factors such as age, place of residence, the involvement of family members in education, first language learned in childhood, and residential school attendance contribute to the rate of attainment by Inuit in post-secondary education. The findings of this study reveal that, by age, the likelihood of having university education increases. Inuit who living outside of Inuit Nunangat are more likely to have post-secondary credentials. The involvement of family members in student education enhances the likelihood of having higher education achievements. Those Inuit who learned English as their first language in childhood are more likely to have completed advanced education. Finally, having the experience of attending residential schooling by the student or family members increases the likelihood of having university-level credentials.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».