Notice bibliographique
Résumé
This qualitative phenomenological study gives voice to the stories of in-risk high school students who successfully negotiated a path to university science programs. In-depth, semi-structured interviews were completed with 17 students from one urban Canadian secondary school. This work explored the following research questions: 1. (a) Why did these in-risk high school students choose science pathways in postsecondary education? (b) What are their lived experiences and what challenges did they face? 2. What did these students identify as enabling factors that supported their interest in pursuing science? Theories related to science identity, self-efficacy, expectancy value, ethic of care, and scientific literacy informed the analyses and interpretation of my findings in deductive and inductive ways. This work revealed that many participants had an interest in science from an early age, and a scientific way of viewing their world. For some, science was viewed as a “refuge” from their lives, a way out of poverty, a subject, and a process that reflected their personal sensibilities and a way to contribute to society. Participants’ understandings of science were nuanced. Traditional views of science as stable and predictable emerged, along with more contemporary understandings of science as a means to foster change, agency, and hope. Participants identified factors that supported their choices to pursue science careers, including: the importance of teachers (as role models and counter-stereotypes); access to rich high school experiences including exceptional pedagogies, access to enrichment programs, and extra-curricular experiences in science; the importance of a caring school environment; and having a network of support from teachers, family, peers, communities, and local programs. This study deliberately moved away from deficit models to frame the participants’ pathways to postsecondary science programs; instead, it focused on the voices of these students to reveal their inspirational stories of resilience, their dedication to their studies, and their success in pursuing a science career.
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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 | 0,005 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,028 | 0,022 |
| Communication savante | 0,012 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».