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Enregistrement W4403086804 · doi:10.47678/cjhe.v1i1.189987

Embedded Barriers and Impending Costs: The Relationship between Disability, Public Schooling, Post-Secondary Education, and Future Income Earnings

2024· article· en· W4403086804 sur OpenAlexaffvenueabout
Gillian Parekh, Robert S. Brown, David Walters, Ryan Collis, Naleni Jacob

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Higher Education · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation Systems and Policy
Établissements canadiensUniversity of GuelphYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEarningsLow incomeDemographic economicsLabour economicsEconomicsPsychologyEconomic growthBusinessPublic economicsAccounting

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In Canada, access to post-secondary education (PSE), which includes university, college, or apprenticeship programs, is becoming ever more important in terms of securing future employment, long-term health, and economic security. Kirby (2009) points to Canada’s universal level of PSE access; however, also notes how access for students with disabilities continues to be more limited. This article reports on a study that examined the barriers students with disabilities encounter in their pursuit of PSE, as well as how they access PSE, their graduation rates, and their future income earnings. With a focus on education, we grounded this study in critical disability theory to consider how disability is constructed and produced through social, environmental, and economic factors. This study built on earlier research that examined students’ graduation from post-secondary education and explored disabled students’ access to post-secondary education and their future earnings following PSE participation. Using a unique linked dataset between school board and federal data, our study revealed that disabled students are almost twice as likely to not access post-secondary education compared to their non-disabled peers. Across disability status, the outcomes of post-secondary credentials do not appear to result in future income parity, suggesting persistent ableism within the workforce.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,997
Score d'incertitude au seuil0,628

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,325 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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