The association between perceived discrimination profiles and career aspirations and expectations of high school students
Notice bibliographique
Résumé
Career development literature suggests that perceived discrimination may influence the career choices of individuals from diverse backgrounds (e.g., racial minorities) (Swanson & Fouad, 2020).More specifically, perceptions of both overt and covert discrimination could lead to the elimination of career options (Poon, 2014;Schneider & Dimito, 2010), limiting perceptions regarding career opportunities (Conkel-Ziebell et al., 2019) and attenuated career expectations (Abrahamsen & Drange, 2015).However, perceptions of discrimination are rarely systematically measured in these studies and their association with individuals from diverse backgrounds' career choices seems to be overlooked.Therefore, the study aims to 1) identify profiles of perceptions of discrimination and 2) examine how profile membership relates to key sociodemographic characteristics as well as limiting perceptions regarding career plans, educational aspirations and expectations.Thus, a sample of 756 Canadian high school students (M = 16.3 years old; SD = 0.9) completed an online survey from May 2022 to February 2023.Among them, 52% identified as female, 46% identified as male and 2% identified differently.It is also important to note that the sample is made up of a majority of racialized students (72%) and over a third of immigrant students (38%).Latent profile analyses revealed three distinct perceived discrimination profiles, across which proportions of females, racial minorities and Indigenous people, as well as mean levels of limiting perceptions regarding career plans varied.The conclusion highlights appropriate courses of action to counter the potential adverse effects of perceived discrimination on career aspirations and expectations.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».