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Enregistrement W4400695008 · doi:10.1111/cars.12475

Disability and the stratification of post‐secondary pathways: Evidence from a large administrative linkage

2024· article· en· W4400695008 sur OpenAlexaffabout
Roger Pizarro Milian, Dylan Reynolds, Firrisaa Abdulkarim, Naleni Jacob, Gillian Parekh, Rob Brown, David Walters

Notice bibliographique

RevueCanadian Review of Sociology/Revue canadienne de sociologie · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIntergenerational and Educational Inequality Studies
Établissements canadiensUniversity of GuelphCape Breton UniversityYork UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLinkage (software)Stratification (seeds)Record linkageGovernment (linguistics)PsychologyMedical educationMedicineEnvironmental healthBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Research has linked disability to differential experiences and outcomes for students at multiple levels of education. To date, however, available data sources have prevented comprehensive analyses of the statistical relationship between disability and the pathways traveled by students through Ontario post-secondary education (PSE). Through this study, we examine this topic by leveraging a large multifaceted linkage that brings together rich administrative data from the Toronto District School Board (Grades 9-12), Ontario college and university enrollment records (2009-2018), as well as government student loans and tax records. We use these data to statistically model differences in the PSE pathways traveled by more than 33,000 TDSB students. Our analyses identify statistically significant differences in the likelihood that students with/without disabilities will travel certain PSE pathways. However, such differences shrink drastically once we control for high school-level factors (e.g., academic performance, absenteeism). We elaborate on the importance of these findings for both social stratification researchers and policymakers.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,563
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,004
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 Opus0,151
Tête enseignante GPT0,371
Écart entre enseignants0,220 · 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.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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