MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W6995887947

The Price of Knowledge: An Exploration of Student Demographics between Regulated and First-Degree Professional Programs in Ontario

2022· other· en· W6995887947 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueYork University Digital Library (York University) · 2022
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDemographicsOddsDeregulationHigher educationLogistic regressionDebtProfessional developmentDistribution (mathematics)Student debt
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In recent decades, we have seen various governing bodies reduce their economic support for the publicly funded post-secondary education (PSE) system in Canada. This trend is one of the neoliberal measures which seeks to reorganize the structures and distribution patterns of public goods and services. Through the process of neoliberalization, the lack of public financing has created a funding gap for universities and colleges, which has been increasingly filled by relying on private sources of funding, primarily in the form of tuition fees. This shift has led to a rapid increase, and at times, deregulation of PSE tuition fees. In 2006, tuition differentiation assigned professional programs higher tuition fees than regulated program, revealing a new, reconstructed version of tuition deregulation.
\nThis study seeks to explore the differences between student demographics of first-degree (undergraduate) professional and regulated programs in Ontario. A secondary data analysis using the 2018 National Graduates Survey (NGS) is conducted. Logistic regression models are used to predict the likelihood of professional or regulated program enrollment controlling for social markers such as source of funding, race/ethnicity, SES, gender, etc. An analysis of student debt is also performed to investigate the management of large PSE student loans. Findings reveal that students from more privileged and affluent backgrounds are more likely to be enrolled in first-degree professional programs, both nationally and in Ontario. The odds of enrollment for professional programs are higher for self-funded (not relying on student loans), non-racialized, Canadian-born-citizens, males, with high levels of parental education in Ontario. Additionally, students from marginalized groups are more likely to accrue high levels of student debt ($25,000 or more), take longer to repay their loans, and struggle with debt repayment. There is evidence to suggest that tuition differentiation may be functioning as an exclusionary policy that reproduces social inequities and class disparities. First-degree professional programs, which have higher tuition fees than regulated programs, are largely populated with students from affluent backgrounds.
\nWhen examined cumulatively, these findings have implications for PSE policy and the
\nability of PSE to function as a great equalizer. Since professional programs tend to lead to more affluent employment positions and higher wages, the cycle of economic marginalization may be reproducing itself through PSE.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,874
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,004
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,157 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueYork University Digital Library (York University)Travaux en français237 207