Reducing barriers to post-secondary education among former youth in care: A scoping review
Notice bibliographique
Résumé
Young people with child welfare experience face significant barriers in accessing and completing post-secondary education. Barriers to post-secondary education often include various system-level factors related to access to college or university, including lack of high school completion, lack of institutional knowledge and familiarity with academic culture, low educational attainment and expectation bias, first in family to attend post-secondary, and financial constraints. These barriers can have lifelong consequences for these individuals, their families, and communities, including economic, social, and legal impacts. While tuition waiver programs are interventions aimed at addressing financial considerations, additional barriers to post-secondary education for this population continue to persist. Our research team undertook a scoping review to better understand the barriers facing former youth in care (FYIC) and how tuition waiver programs can address these challenges. Particularly, the aim of this scoping review was to understand how well Canada, as a signatory on the Sustainable Development Goals (SDGs), is achieving its commitment to addressing SDG 4, Quality Education, noting that tuition waiver programs for FYIC are a growing trend aimed at advancing SDG 4. This scoping review followed the methodology as described by Arksey and O'Malley (2005) and a total of 58 peer-reviewed articles met the inclusion criteria. These articles describe the variable requirements for acceptance into a tuition waiver program as well as the differing types of supports offered in tuition waiver programs aimed at FYIC.
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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 | 0,063 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».