The Impact of Socioeconomic Disadvantages on Academic Achievement During COVID-19 School Disruptions
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic disrupted education worldwide, magnifying existing socioeconomic disadvantages. This narrative review utilized the SANRA—a scale for the quality assessment of narrative review articles to examine 20 articles from the past six years to explore the impacts of the shift to online learning, especially for children from lower-income households. Students from disadvantaged backgrounds faced significant challenges, leading to widening academic gaps. Key factors included limited access to technology and reliable internet, inadequate parental support due to work commitments or limited education, and emotional stress from social isolation, financial instability, and health concerns. While wealthier families could afford private tutors or extra resources, lower-income students struggled to maintain educational continuity. Additionally, parents with higher levels of education were better equipped to support their children’s learning. The digital divide left many students unable to fully participate in virtual classes or complete assignments, resulting in long-term learning losses. Food insecurity and unstable housing further hindered their focus on education. Addressing these disparities requires systemic interventions such as increased access to technology, targeted academic recovery programs, and stronger school-community partnerships. Without such measures, the educational inequities deepened by COVID-19 may persist for generations.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».