The role of post-secondary education in health and well-being through employment among under-represented youths in OECD countries
Notice bibliographique
Résumé
Post-secondary education is a critical determinant of economic competitiveness, labour market success, and financial stability, all of which significantly impact lifelong health and well-being (Goldman & Smith, 2011; Olshansky et al., 2012). However, systemic discrimination and structural barriers, such as institutional racism within educational systems, hinder access to and success in post-secondary education for marginalized groups (Shankar et al., 2013). These obstacles restrict their career advancements and economic mobility, exacerbating health inequities among them (Braveman et al., 2011). Within Organization for Economic Cooperation and Development (OECD) countries, research demonstrates that higher levels of education are associated with improved employment prospects and higher earnings (OECD, 2024). However, despite these well-established benefits, under-represented youth such as Black, Indigenous, low-income, disabled and foreign-born students are less likely to attain upper secondary education compared to their peers and remain underrepresented in post-secondary institutions (James & Turner, 2017; OECD, 2024; Porter & Ph, 2024; Robson et al., 2014, 2016; Showunmi, 2023). Given the systemic barriers to educational and career success among under-represented youth, their disproportionate representation in post-secondary institutions, and in turn, their adverse health outcomes, there is an urgent need to understand the complex interplay between education, employment, and health among them. This is particularly the case for youth who live at the intersections of multiple sites of oppression within the Canadian context, including African, Caribbean and Black youth (Watson-Singleton et al., 2023). Furthermore, identifying the barriers and facilitators to post-secondary education is essential for developing strategies that advance educational equity, support lifelong socio-economic mobility, and improve health for these groups across the life course. Primary question What are the relationships between post-secondary education, employment (e.g., economic and labour market success, financial stability), and health among under-represented youth? This review will focus on two pathways: 1) the direct impact of post-secondary education on health, and 2) the indirect impact of post-secondary education on health through employment. Secondary question What are the barriers and facilitators to post-secondary education among under-represented youth?
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».