School Mobility and High School Dropout: Seasonal and Developmental Timing Matters
Notice bibliographique
Résumé
Non-promotional school changes are fairly common, and although most mobile students successfully adjust to new peers, routines, and teachers, school mobility can sometimes indicate risk of disengagement and even dropout. To identify which mobile students are at risk and in need of support, it is important to differentiate when mobility may pose a threat and when it does not. The goal of this study was to examine the role of temporality in the relationship between non-promotional school changes and high school dropout, in a sample of N = 545 secondary school students (52% boys; M age = 16.3 years) followed over a 6-month period. Participants were recruited in 12 socioeconomically disadvantaged public secondary schools with high dropout rates in Quebec (Canada). Logistic regression analyses (taking into account key potential confounding variables) revealed that non-promotional secondary school changes were associated with dropout, but only when they occurred during school years or in later secondary grades, and not when they occurred between school years (i.e., during the summer break) or in early secondary grades. These findings indicate that non-promotional school changes occurring at certain key time points are clear indicators of increased risk of high school dropout. Students who experience such changes would benefit from targeted support to help them integrate into their new school and cope with other problems often associated with mobility.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».