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Enregistrement W7006625940

Understanding Ethnic Differences in Student Success at Universities in New Zealand Using Linked Administrative Data

2021· dissertation· en· W7006625940 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueTuwhera (Auckland University of Technology) · 2021
Typedissertation
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueNew Zealand Economic and Social Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEthnic groupProbit modelSample (material)Quarter (Canadian coin)PopulationOddsEthnic compositionStatistical analysisProbit
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Using administrative data provided by a New Zealand university, Cao and Maloney (2018) examined the academic differences in first-year course completion and GPA achievement between the main ethnic minority groups (Māori, Pasifika and Asian) and European. The authors found that roughly a quarter of the Māori/Pasifika-European gaps in academic outcomes could be explained by observable factors that included personal characteristics, high school backgrounds and university enrolment patterns. The current thesis extends Cao and Maloney (2018) in two ways. First, it uses more data on personal, family and school backgrounds that stored in a large database, the IDI, which is maintained and operated by Statistics New Zealand. Second, this is national-level analysis on a broader range of university outcomes including participation, first- and second-year course completions, and, finally, qualification completion. The original study sample in this thesis is comprised of approximately 180,000 individuals who turned 15 years old in the years 2010 to 2012 and were enrolled in a school in New Zealand. These students are split into three age-15 cohorts. Second-year course analysis is restricted to the 2010 and 2011 cohorts, while degree completion analysis is further limited to the 2010 cohort. Based on ethnicity prioritisation, the population is ethnically broken down into 57.1% European, 21% Māori, 10.3% Asian, 9.1% Pasifika, 1.8% MELAA and 0.8% from other ethnicities. Probit with Maximum Likelihood, Fractional Probit and decomposition techniques are used to answer the research questions. Other personal characteristics, school characteristics, parent-related factors and university factors are included in our analysis. The regression results show clear patterns that are relatively in line with the literature. First, there are some sizeable overall differences between the ethnic minority and the European students. The most academically disadvantaged groups are Māori and Pasifika, who, when compared to European, are much less likely to undertake bachelor studies at university, complete their courses in the first and second years, or complete a degree qualification. Asian are initially more likely to participate in university relative to European, but to have lower levels of performance in the later stages of university studies. Our decomposition results indicate that giving Māori and Pasifika the same characterises as European could close most of these ethnic gaps in university participation, no more than half of the gaps in course completions and about one quarter of the gaps in degree completion.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,657
Score d'incertitude au seuil0,691

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,256
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,055 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2021
Routes d'admission1
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