Trends in Postsecondary Enrollment During the COVID-19 Pandemic: A Research Note
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic disrupted nearly every aspect of economic and social life in the United States, especially education. This research note draws on student-level administrative data from one U.S. state to describe how trends in postsecondary enrollment changed during the pandemic. First, students were less likely to enroll in postsecondary institutions following high school graduation during the pandemic, and these declines were most prominent among lower income, Hispanic, and Black students. Second, rates of sustained enrollment in both the immediate year following high school graduation and the next year fell more substantially among lower income, Hispanic, and Black students during the pandemic than they did among higher income and White students. Third, students made different decisions about where to enroll: higher income, White, and Asian students increased their enrollment in public four-year schools, decreased their enrollment in private four-year schools, and were more likely to attend college in-state, whereas lower income, Black, and Hispanic students experienced broad declines across institutional sectors and locations. These results paint a picture of growing socioeconomic and racial and ethnic inequalities in whether and where students pursued postsecondary education, highlighting the unequal barriers placed on traditionally underserved high school graduates during the pandemic.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| 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) | 0,001 | 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 ».