The Power of Mentoring Black CEGEP and University Students
Notice bibliographique
Résumé
Aim/Purpose: This article takes a deep dive into the positive and long-lasting effects of mentoring Black CEGEP and college students through an autoethnographic approach where I share my life experience relating to mentoring and representation. In my attempts to relate to and understand the educational pathways of Black students in Quebec and the United States, I conducted a deep dive into my educational journey since I have experience being a student in both education systems. Background: The hypothesis for this text is that Black persons who receive continuous mentoring throughout their CEGEP and college careers have a higher chance of graduating college and attending a graduate studies program than those who do not receive mentoring. Methodology: The use of autoethnography as a qualitative research method arose to create a connection between my educational experience, the state of many Black students in Quebec’s educational system and the possibility of what their lives could become if matched with caring mentors. The use of autoethnography allowed me to deeply self-reflect on the intersections between my educational pathway without and with mentoring and the current research findings regarding the trend of Black students who do not receive consistent mentoring. Findings: Regarding the educational pathway and experience of Black students in Montreal, there is a recurring theme—the lack of grace and communication of options for the future regarding Black students. This paper will deeply dive into the subject. Impact on Society: The power of mentoring has been linked to self-efficacy and retention. There are clear benefits to creating mentoring programs to help CEGEP and university students learn leadership skills, get acquainted with post-secondary education, and fall in love with the continuous journey of academic and personal growth and elevation.
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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 | 0,014 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,019 | 0,023 |
| Communication savante | 0,009 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».