How social belonging and performance varies across demographic groups in first year students in science courses.
Notice bibliographique
Résumé
Social belonging in science is important because it shapes students' academic experiences and influences their decisions to persist in their studies. Social belonging refers to the sense of acceptance, inclusion, and connection that individuals feel within a group. This study, reflects how students perceive their value and role as essential members of their class. Societal stereotypes can negatively affect students, sometimes leading to disengagement or withdrawal from university. Recognizing students' perspectives and creating inclusive learning environments can enhance belonging, participation, and academic success. My research investigates how course-level social belonging correlates with demographic factors such as gender identity, racialization, international/domestic status, and academic outcomes. This poster highlights the role of social belonging in shaping first-year science students' experiences and performance. We combined quantitative surveys and qualitative interviews with first year students, with data from 5074 students across six Canadian institutions. By assigning social belonging scores to survey responses, I identified patterns and factors linked to belonging and academic performance. Qualitative interviews provided deeper insights into students' experiences, revealing themes of isolation, underrepresentation, and challenges in connecting with peers. Students also recounted how inclusive teaching practices positively impacted their sense of belonging. Preliminary findings suggest that inclusive environments make higher engagement and confidence. This research has been approved by ethnics boards at all sites.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».