SOCIAL CAPITAL AND DISPARITIES IN CANADIAN YOUTH’S MATHEMATICS ACHIEVEMENT
Notice bibliographique
Résumé
This article examines the influence of youth’s family and school contexts in order to understand disparities in Canadian youth’s mathematics achievement. Using hierar ‐ chical linear analysis, some of the main assumptions of social capital theory are tested using the Canadian data from the 1999 Programme for International Student Assess ‐ ment. Findings revealed that many family ‐ school contextualized effects were not sig ‐ nificant, suggesting that researchers need to look at the conceptualization and opera ‐ tionalization of social capital. Relationships between family structure and some measures of school social and were, however, found to be significant. Results suggest that the similarity hypothesis needs to be further analyzed and perhaps integrated into social capital theory. Key words: family, school, PISA, booster effect, double jeopardy effect, mitigating effect Dans cet article, l’auteure analyse les influences des contextes familiaux et scolaires dans lesquels les jeunes evoluent en vue de comprendre comment ces contextes creent des disparites dans les resultats qu’ils obtiennent en mathematiques. Utilisant des donnees canadiennes tirees du Programme international pour le suivi des acquis des eleves (PISA) de 1999, l’auteure a teste ses hypotheses a l’aide d’une analyse lineaire hierarchique. Ses resultats revelent qu’un grand nombre des effets contextualises familiaux et scolaires n’etaient pas statistiquement significatifs, ce qui donne a penser que les chercheurs doivent se pencher sur la conceptualisation et l’operationalisation du capital social. Certaines relations entre la structure familiale et diverses mesures du capital social et humain dans les ecoles se sont toutefois averees significatives. Les resultats semblent indiquer que l’hypothese de similarite a besoin d’etre analysee davantage et peut ‐ etre integree dans la theorie du capital social. Mots cles : famille, ecole, PISA, effet stimulant, effet double obstacle, effet attenuant
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».