High school completion of students across multiple inclusive education categories: A longitudinal, population-based analysis from British Columbia, Canada
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.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».