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Enregistrement W32004288 · doi:10.1364/ol.385246

An Intersectional Analysis of the Female Postsecondary Advantage: Gender, race, and College Selectivity

2013· article· en· W32004288 sur OpenAlexfundno aff
Gökhan Savaş

Notice bibliographique

RevueOptics Letters · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHigher Education Research Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInnovation Group of JinanChina Postdoctoral Science FoundationNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésSocioeconomic statusHigher educationRace (biology)PsychologyPostsecondary educationMedical educationDemographyPolitical scienceSociologyGender studiesMedicinePopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This dissertation utilizes nationally representative data from the Education Longitudinal Study of 2002 (ELS:2002) to investigate two sets of research questions: 1) Among those who have completed high school or received a GED, to what extent do school behaviors, attitudes toward school/teacher and parental involvement impact gender and racial/ethnic differences in precollege achievement?; 2) Among those who have completed high school or received a GED, to what extent are gender and racial/ethnic differences explained by students' pre-college academic achievement, educational and parental expectations net of socio-economic background, family structure and high school characteristics? Two theoretical perspectives are used: gender role theory and oppositional culture. The results suggest that gender role theory partially explains why females who have completed high school have higher precollege achievement especially high school GPA. It finds that females are better classroom citizens and have more positive school values compared to males. They also have higher educational and parental expectations. Regardless of race/ethnicity, among those who complete high school or the equivalent, females outperform males in high school GPA. The results suggest that oppositional culture does not account for racial/ethnic differences in precollege achievement or college enrollment especially because black students who complete high school do not have lower educational expectations. Also, racial/ethnic differences in school behaviors and attitudes do not explain why black and Hispanic students have lower academic achievement in this population. In terms of race/ethnicity in precollege achievement, among those who have completed high school, white students have great advantages over both black and Hispanic students. The study largely supports structural explanations related to SES and high school characteristics. In terms of college enrollment, high school GPA is the most important factor. Among those who have completed high school, females have a great advantage over males in overall college enrollment and the female advantage also exists within each racial/ethnic group. However, the advantage of females in both selective and nonselective 4-year colleges is explained by gender differences in high school GPA. Among high school graduates, once males are similar to females in terms of high school GPA, these two groups are not different in 4-year college enrollment. For racial/ethnic differences in college enrollment, the study finds that black and Hispanic students have the lowest rate of college enrollment, and they are less likely to go to any college compared to their white peers. However, there is a net black/Hispanic advantage in overall college enrollment, suggesting that when black, Hispanic, and white students have completed high school and have similar socioeconomic background and precollege achievement, black and Hispanic students are more likely than are white students to go to any colleges and especially selective colleges. As was the case for pre-college achievement, the results largely support structural explanations when it comes to racial/ethnic differences in college enrollment.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,323 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2013
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