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Enregistrement W4238561615 · doi:10.47678/cjhe.v49i1.188219

Bringing College Classrooms to the Community: Promoting Post-Secondary Access for Low-Income Adults Through Neighbourhood-Based College Courses

2019· article· en· W4238561615 sur OpenAlexafffundvenue
Alan Bourke, Jim Vanderveken, Emily Ecker, Jeremy Atkinson, Natalie Shearer

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Higher Education · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHigher Education Research Studies
Établissements canadiensMohawk College
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésNeighbourhood (mathematics)OutreachGeneral partnershipLow incomeCommunity collegeCommunity engagementSociologyPublic relationsPsychologyPedagogyMedical educationEconomic growthPolitical scienceEconomicsSocioeconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper we utilize interview data to explore the workings of a college– community partnership program that delivers tuition-free, for-credit courses to low-income adult students in neighbourhood-based settings. Addressing the interplay of individual and structural barriers on the educational readiness of students, our findings explore how the program builds participants’ confidence and self-belief, and how the neighbourhood-based delivery model encourages their engagement with post-secondary education (PSE). We find that the value of embedding PSE capacity and resources in low-income communities lies not only in its potential to engage adult learners, but also in how it nurtures a greater sense of community integration and social inclusion. We conclude by suggesting that our study provides a useful foundation for institutions elsewhere aiming to recalibrate and extend their community outreach strategies when seeking to promote post-secondary access and engagement for low-income populations.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,999
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,343 · 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'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

Citations1
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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