Black students and higher education: dropping out of community college
Notice bibliographique
Résumé
Given the extent of this phenomenon, the drop out problem represents a major failure of the higher educational system, affecting not just the individual or the Black community in particular but the society at large and indeed the country as a whole. Dropping out represents a major loss of financial and personal investment of time and resources for Black students. Also included are recommendations for drop out prevention. The study utilizes an anti-racist education framework that focuses on the lived experiences of minorities in terms of racism and social oppression. Seventeen Black youth volunteered to participate in the study. Using semi-structured interviews, information was elicited that provides insights into how schooling and education function to disengage some students. Findings reveal that many factors impact the decision to drop out. These factors include finances, socio-economic status, parental involvement, teaching, learning, academic preparedness, and administration of education. Race although not clearly identified by most participants as a factor is still considered a serious issue worth pursuing by the researcher. The students' narratives are presented, providing valuables insights into the thinking of those who drop out. A considerable body of research has been devoted to finding out why students drop out of college and how they can be prevented from doing so. This study explores the reasons why Black students in Toronto drop out of college. The major objectives of this study were to isolate and identify factors related to drop out behavior, to examine the perception that Black students have about dropping out and to develop some preliminary ideas regarding what can be done to minimize attrition behavior, especially among Black students.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».