MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3090043247 · doi:10.1126/sciadv.abb6543

A social-belonging intervention improves STEM outcomes for students who speak English as a second language

2020· article· en· W3090043247 sur OpenAlexaff
Jennifer LaCosse, Elizabeth A. Canning, Nicholas A. Bowman, Mary C Murphy, Christine Logel

Notice bibliographique

RevueScience Advances · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEarly Childhood Education and Development
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNational Science Foundation
Mots-clésIntervention (counseling)Persistence (discontinuity)English languagePsychologyMathematics educationMedicineMedical educationNursingEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Students who speak English as a second language (ESL) are underserved and underrepresented in postsecondary science, technology, engineering, and math (STEM) fields. To date, most existing research with ESL students in higher education is qualitative. Drawing from this important body of work, we investigate the impact of a social-belonging intervention on anticipated changes in belonging, STEM GPA, and proportion of STEM credits obtained in students' first semester and first year of college. Using data from more than 12,000 STEM-interested students at 19 universities, results revealed that the intervention increased ESL students' anticipated sense of belonging and three of the four academic outcomes. Moreover, anticipated changes in belonging mediated the intervention's effects on these academic outcomes. Robustness checks revealed that ESL effects persisted even when controlling for other identities correlated with ESL status. Overall, results suggest that anticipated belonging is an understudied barrier to creating a multilingual and diverse STEM workforce.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,200
Score d'incertitude au seuil0,809

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,384
Écart entre enseignants0,366 · 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'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

Citations62
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueScience AdvancesMême sujetEarly Childhood Education and DevelopmentTravaux en français237 207