High school completion of students across multiple inclusive education categories: A longitudinal, population-based analysis from British Columbia, 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
A paucity of research explores the high school completion rates and earned credentials among students with various disabilities and learning exceptionalities. We fill this gap by conducting secondary data analyses of a longitudinal, population-based administrative database of individual educational records for 68,815 inclusive education students with assorted categories of support needs (‘designations’), followed longitudinally from Kindergarten (school entry, approximately 5/6 years of age) to Grade 12 (when students typically complete high school). Data spanned 19 years (1999/2000 to 2018/2019, inclusive), and were collected by the British Columbia Ministry of Education and Child Care (BC MEDCC) in Canada, who flagged individual student records with one of 12 designations they annually track for school district funding allotments. Specific objectives were, by designation: (1) to explore the specific high school leaving credential students earned; and (2) to investigate associations among seven sociodemographic predictors (cohort, Ever ESL, gender, number of designations, grade-to-grade transition pace, time to initial designation, and school system) with students’ earned credential. Included are designation-specific descriptive analyses, as well assorted multinomial logistic regressions in which students’ earned credential was regressed onto the sociodemographic variables. Across designations, results showed tremendous variation in students’ earned credential and credential data missingness. This study advances knowledge about the educational journeys and eventual high school completion outcomes of inclusive education students, helps grow the literature on education as a social determinant of health for inclusive education students, and serves to guide inclusive education policy and programs to support students in Canada and elsewhere around the world.
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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 | 0,003 | 0,010 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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