Inclusion and Belonging in Higher Education: A Scoping Study of Contexts, Barriers, and Facilitators
Notice bibliographique
Résumé
A sense of inclusion and belonging are critical for students’ learning and personal development in higher education institutions. Learners who identify as non-majority identities (racial/ethnic minority, LGTBQ+, disability, and first generation) are at greater risk of feeling isolated and unwelcome. Lack of belonging and inclusion among individuals from marginalized identity groups is a contributor to increased stress as a chronic response to racism, stigmatization, discrimination, and exclusion. Conversely, a sense of inclusion and belonging contributes to better academic outcomes and enhanced physical and mental health. A systematic search of the literature initially yielded 2,914 articles with 68 eventually included for full-text analysis. Basic content analysis resulted in multiple categories including institutional context, barriers to inclusion and belonging, and facilitators of inclusion and belonging. The most commonly evoked institutional contexts were faculty and peer interaction; policies, procedures, and infrastructure; and classroom or clinical instruction. Barriers to inclusion and belonging included social exclusion, lack of accessibility, and microaggressions or other instances of discrimination and bias. Facilitators of inclusion and belonging included receptivity, availability of support services, accessible spaces, and inclusive policies and procedures. Lack of discussion regarding specifics of curriculum, instruction, and assessment indicate the need for future research to outline inclusive teaching best practices.
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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 | 0,030 | 0,063 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,024 | 0,029 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».