Canadian Transfer Research: Past Achievements, Current Challenges, and Future Directions
Notice bibliographique
Résumé
The study of transfer in Canadian post-secondary education (PSE) is a fractured terrain, with vast inter-provincial differences and deep schisms between participating communities. At the time of writing, there exists no comprehensive review of the vast, fragmented literature examining the predictors and outcomes of Canadian transfer students, thus complicating the advancement of this subfield. Through this piece, we provide a bird’s eye view of a diverse group of 100+ academic articles, policy and institutional research reports on this topic, published from 1968-2020. We use this review to trace the evolution of this complex sub-field in Canada, outlining the major findings, methodological approaches, gaps, and future challenges that Canadian researchers will face as they attempt to improve our understanding of transfer. Drawing on examples from the American and European contexts, we illustrate the need for more robust administrative data sources and methodological sophistication in Canadian transfer research. We also cite inclusive inter-sector collaboration as a key strategy to improve research in this field.
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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 | 0,075 | 0,105 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,034 |
| Études des sciences et des technologies | 0,021 | 0,017 |
| Communication savante | 0,016 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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.
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 ».