Birth cohort and the black-white achievement gap: The roles of health soon after birth
Notice bibliographique
Résumé
One literature documents a significant, black-white gap in average test scores, while another finds a substantial narrowing of the gap during the 1980's, and stagnation in convergence after. We use two data sources - the Long Term Trends NAEP and AFQT scores for the universe of applicants to the U.S. military between 1976 and 1991 - to show: 1) the 1980's convergence is due to relative improvements across successive cohorts of blacks born between 1963 and the early 1970's and not a secular narrowing in the gap over time; and 2) the across-cohort gains were concentrated among blacks in the South. We then demonstrate that the timing and variation across states in the AFQT convergence closely tracks racial convergence in measures of health and hospital access in the years immediately following birth. We show that the AFQT convergence is highly correlated with post-neonatal mortality rates and not with neonatal mortality and low birth weight rates, and that this result cannot be explained by schooling desegregation and changes in family background. We conclude that investments in health through increased access at very early ages have large, long-term effects on achievement, and that the integration of hospitals during the 1960's affected the test performance of black teenagers in the 1980's.
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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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».