The Role of Student Involvement and Engagement in Rural and Urban High School Environments on Postsecondary Transition and Academic Success
Notice bibliographique
Résumé
In Canada’s diverse educational landscape, students transition from various high school environments is influenced by socioeconomic, demographic, and community-specific factors. This diversity affects their preparedness for higher education and presents both challenges and opportunities for higher education institutions to ensure rich and successful student experiences by offering effective transition support. While many studies explore the connection between secondary or postsecondary involvement and success, there is a gap in research comparing how high school involvement in rural versus urban settings has an impact on postsecondary success. This study examined the impact of high school involvement—measured by hours spent on homework, classroom participation, and extracurricular activities—on students’ integration and academic success in postsecondary education, with prominent differences between rural and urban settings. Found, in the quantitative phase, were correlations, to different degrees, between high school involvement and postsecondary success. Qualitative data complements these findings by illuminating the factors that influenced the correlations between high school involvement and the challenges and successes encountered during the transition to postsecondary education. Implications for secondary and postsecondary instructors and advisors, as well as policymakers, are included.
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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 | 0,002 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».