MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4391665320 · doi:10.47678/cjhe.v53i1.189843

A Comparison of the Perceptions of Need Satisfaction and Need Frustration Between Racialized and Non-Racialized Undergraduate Students

2023· article· en· W4391665320 sur OpenAlexafffundvenueabout
Rylee Oram, Rebecca Sullivan, Maria Rogers

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Higher Education · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHigher Education Research Studies
Établissements canadiensCarleton UniversityUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésFrustrationPerceptionPsychologySocial psychologySociologyMathematics education

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Research has demonstrated that racialized students experience additional stressors during post-secondary education compared to their white counterparts. These barriers can include added institutional barriers, lower representation among faculty, additional stress associated with cultural differences and stigmatization, discrimination, and racism. According to self-determination theory, students who experience an unsupportive or controlling environment are more likely to have lower basic psychological need satisfaction, lower academic motivation, and lower well-being. The current study aimed to examine whether white and racialized students would differ in their perceptions of need satisfaction and need frustration in their learning environment. Participants were undergraduate students (N = 712) from a large Canadian university. A one-way MANCOVA was performed comparing racialized and white students on basic psychological need satisfaction and frustration with gender as a covariate. Results suggested that racialized students perceived lower autonomy satisfaction, lower competence satisfaction, and higher relatedness frustration in their learning environment. These findings present important implications for higher education institutions. Institutions should recognize the diverse needs of their student population and ensure that learning environments are supportive of these needs, as they can have significant detrimental impacts on the overall well-being and academic success of these students.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,975

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,046
Tête enseignante GPT0,447
Écart entre enseignants0,401 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission4
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal of Higher EducationMême sujetHigher Education Research StudiesTravaux en français237 207