Economic, cultural, and science capital: Familial factors shaping access to STEM outreach programs for children and youth
Notice bibliographique
Résumé
The populations of engineering students and practicing engineers in Canada do not reflect the larger national or provincial populations in socioeconomic status (SES), gender, race, ethnicity, or Indigeneity. Outreach initiatives, such as STEM (Science, Technology, Engineering, and Mathematics) summer camps inclusive of underrepresented groups, aim to tackle these persistent dynamics of privilege and marginalization. STEM outreach programs continue to grow rapidly in all Canadian provinces and territories and have been shown to increase STEM identity and self-efficacy. However, young people’s likelihood of participating in extracurricular activities is organized by social inequality, particularly socioeconomic status. In collaboration with a STEM outreach program connected to a large Canadian research university, we ask whether family SES is associated with young people’s enrollment in STEM summer camps. Through a survey of campers’ families (n=196), we document household income, parents’ educational and professional backgrounds, home STEM learning environment, and parents’ support for and perceptions of STEM education and careers. Results indicate that many outreach participants come from families with high economic, cultural, and science capital. This research suggests there may be potential for STEM outreach programs to further target groups whose underrepresentation in STEM outreach is connected to SES.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».