Student Repayment Crisis and the Value of Higher Education and the Economy in California’s Kern County
Notice bibliographique
Résumé
The cost of post-secondary education (PE) continues to increase, which has contributed to elevating federal loan demand, and as of the fourth quarter of 2020, equaling a debt of $1.56 trillion in the US. The purpose of this research was to compare two post-secondary institutions for specific alignment with the local labor market, examine institutional economic benefits and costs, and impact of loan default. Bakersfield College (BC) and California State University, Bakersfield (CSUB) are both public, Hispanic Serving Institutions, in central California. Despite similarities, loan default rates of each institution differ; six-year mean rates, 24.6% at BC, 7.7% at CSUB. The analysis revealed that although the top degrees at BC and CSUB did not align well with local labor market demands, the individual and institutional economic benefit exceeds the costs. Importantly, both the individual and institutional economic benefits are highly dependent on completing the degree, the time to graduation, and then entering the labor market. The value of this research, specifically a cost-benefit analysis to examine recent trends in local wages, tuition fees, defaults rates, poverty, and alignment with the local labor market, provides insight on the impact of local PE on the individual and the community, providing both educational and economic policy direction.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 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 ».