THE INTERPLAY OF SOCIAL AND PHYSICAL CAPITAL AS RESOURCES IN RURAL COMMUNITIES: IMPLICATIONS FOR STUDENTS’ PERCEPTIONS AND ACADEMIC PERFORMANCE
Notice bibliographique
Résumé
This study examines the interplay between social and physical capital resources in shaping students’ perceptions, motivation, and academic performance across two rural community contexts—L County (high-performing) and F County (low-performing), Kentucky. The primary objective is to explore how community-level resources influence students’ educational orientations and how these dynamics vary between high- and low-achieving groups. Grounded in motivation theory and cultural models theory (D’Andrade & Strauss, 1992; Gee, 1996), the study conceptualizes social and physical capital as motivational structures that mediate students’ agency, aspiration, and achievement. Employing a pragmatic mixed-methods design, the research integrates quantitative analysis (n = 42) with qualitative interviews (n = 40). Quantitative findings indicate that in L County, students’ motivation was primarily shaped by teacher influence (r = 0.596, p < .01), whereas in F County, motivational drivers were dispersed across teachers, peers, and parents, reflecting weaker coherence. Qualitative evidence further reveals that deficits in physical capital—such as inadequate infrastructure, limited facilities, and restricted local opportunities—indirectly constrained long-term aspirations, while social capital, particularly through teacher and family relationships, exerted a more immediate influence on motivation and performance. Overall, the findings suggest that the quality and coherence of social relationships, rather than the quantity of available resources, are decisive factors in educational success. The study contributes to the sociology of education by integrating spatial and relational dimensions of capital into motivational analysis and by illuminating how students in resource-constrained settings mobilize social and physical capital to navigate structural inequalities and pursue academic advancement.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».