Does Transfer Pathway Uptake Help or Hinder Access to <scp>STEM</scp> Fields in Postsecondary Education? A View From Canada
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Considerable scholarly attention has been devoted to how gender, race and various other demographic factors shape the odds of majoring in science, technology, engineering and mathematics (STEM) programs. Such work has identified sizable disparities in access to STEM fields across various dimensions. In turn, these empirical findings have informed productive discussions about the social and institutional mechanisms that prevent marginalised groups from entering STEM, along with the potential strategies that could be used at multiple levels (e.g., government and institutional) to address them. Despite the increasing size of this literature, little energy has been devoted to examining the extent to which uptake of transfer pathways is associated with the odds of eventually majoring in a STEM field. Does transfer divert students away from STEM fields? Does it primarily function as an ‘on‐ramp’ for students from other disciplines to enter STEM? We find that students who travel transfer pathways into the university sector are less likely to major in STEM, but those that travel transfer pathways into the community college sector are more likely to major in STEM. We identify some of the mechanisms that could be contributing to these trends and highlight some prospective strategies for addressing the potential structural barriers faced by students wishing to enter STEM.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle