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Enregistrement W4411506416 · doi:10.1177/13623613251345532

Population-level gender-based analysis of the educational journeys of students with autism spectrum disorder in British Columbia, Canada

2025· article· en· W4411506416 sur OpenAlexafffundabout
Jennifer Baumbusch, Jennifer E. V. Lloyd, Vanessa C. Fong

Notice bibliographique

RevueAutism · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueAutism Spectrum Disorder Research
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésAutism spectrum disorderAutismPsychologyPopulationSpecial educationDevelopmental psychologyEducational attainmentCredentialClinical psychologyDemographyPedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Research examining the impact of gender on educational outcomes in autistic students has been sparse. To address this gap, this study investigated the educational journeys of students with autism spectrum disorder in British Columbia, Canada. We examined (1) the time it takes for students to receive an initial autism spectrum disorder designation; and the frequency and percentage of students who (2) stay longitudinally in the Kindergarten-to-Grade 12 school system; (3) complete high school and the credential earned; and (4) proceed to public post-secondary education within British Columbia. We conducted secondary analyses of administrative data. The autism spectrum disorder student population was divided into eight longitudinal cohorts with a combined final sample size of 4282 students with autism spectrum disorder: 738 female (17.2%) and 3544 (82.8%) male. Descriptive analyses indicated statistically significant gender differences in students’ time to initial autism spectrum disorder designation, rates of high school completion and the specific high school credential earned. No gender differences were found in post-secondary transition rates. During their formative education years, gender differences, particularly the delay in autism spectrum disorder diagnosis among girls, may have implications with respect to educational outcomes. Results emphasize the need to provide educators with greater information about recognizing gender differences in autism spectrum disorder. Lay Abstract a. What is already known about the topic? Over the past several years, there is growing acknowledgement of gender inequities among people with autism spectrum disorder. The inequity is evidenced, in part, by gender differences in diagnosis. Although the gender gap is narrowing, until recently the diagnostic criteria for autism spectrum disorder has largely favoured and is more sensitive to detecting autism spectrum disorder in boys. b. What does this paper add? Research examining the impact of gender on educational outcomes in autistic students has been sparse. To address this gap in the literature, the current study investigated the educational journeys of students with autism spectrum disorder in British Columbia, Canada. We found statistically significant gender differences in students’ time to initial autism spectrum disorder designation, rates of high school completion and the specific high school credential earned. There were, however, no significant differences in whether or not students stayed longitudinally in the K-12 school system over time, whether students transitioned into post-secondary or not (non-developmental or developmental), nor in students’ transition times into the respective post-secondary education programmes. This study highlights the value of longitudinal, population-based and student-level data in conducting gender-based analyses in autism spectrum disorder research. c. Implications for practice, research or policy Understanding how gender impacts the academic trajectories of students with autism spectrum disorder over time can inform the development of tailored interventions and services which address their unique needs. Ultimately, this research is needed to promote more equitable educational experiences and outcomes.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,592

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,271 · 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 tête enseignante, 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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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