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Enregistrement W4407070145 · doi:10.1016/j.ssaho.2025.101289

Who transitions into post-secondary education and why? A systematic review of the Canadian landscape

2025· review· en· W4407070145 sur OpenAlexafffundabout
Alexandra Pulchny, Karen Robson, Robert S. Brown

Notice bibliographique

RevueSocial Sciences & Humanities Open · 2025
Typereview
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation Systems and Policy
Établissements canadiensYork UniversityMcMaster University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research CouncilSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésSystematic reviewGeographyEnvironmental planningPolitical scienceMEDLINE

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Decades of research have documented rates of student transitions into post-secondary education (PSE). A large majority of secondary students expect to obtain some level of PSE and are either motivated by their own personal interest, parental influences, or economic reasons. In 2020, The Organization for Economic Co-operation and Development (OECD) reported that Canada had an 86% secondary graduation rate. The percentage of those students who transitioned directly into post-secondary institutions is unclear, as enrolment rates can include direct and delayed entry. Using systematic review methods and reflective thematic analysis, we identified trends in the literature that cite family influences geographic influences, sex, various school influences, and race and ethnicity as key impacts on students’ decisions to transition to PSE.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,045
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,980
Score d'incertitude au seuil0,908

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,045
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,004
Bibliométrie0,0200,032
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,082
Tête enseignante GPT0,430
Écart entre enseignants0,348 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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