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Enregistrement W4414542918 · doi:10.1007/s13384-025-00905-6

First Nations students’ perceptions of the enablers of and barriers to success in Australian higher education: a systematic review

2025· article· en· W4414542918 sur OpenAlexaboutno aff
David Coombs, Kevin Lowe, Sally Baker, Rose Amazan, Harry Perlich, Christine Tennent

Notice bibliographique

RevueThe Australian Educational Researcher · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIndigenous Health, Education, and Rights
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of New South Wales
Mots-clésIndigenousDisadvantageRacismSocioeconomic statusPerceptionCultural safetyIndigenous educationHigher education

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This article offers a systematic review of what the literature tells us about how First Nations students perceive the factors that contribute to or hinder their success in Australian higher education. It builds on the ‘Aboriginal Voices’ project that investigated the many and varied issues that have contributed to the underachievement of First Nations students in Australian schools. Focusing on research published between 2010 and 2020, we examine the key enablers of and barriers to Indigenous student success at university, concentrating on the views of Indigenous students themselves. This review highlights that this topic is crucially divided between the motivation and mobilisation of First Nations students and the fixed institutional and cultural structures through which they move. The review concludes that the primary barriers to Indigenous success in higher education are racism and whiteness in universities, and socioeconomic disadvantage in Indigenous communities; the primary enablers of Indigenous success are family and community support, Indigenous-specific support services, peer support and mentoring, and trusting and supportive relationships with university staff.

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)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,068
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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,091

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,068
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,004
Bibliométrie0,0100,010
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,002
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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,441
Écart entre enseignants0,387 · 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'admission1
Résumé présentoui

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