Dropout and Enrollment Trends in the Post-War Period: What Went Wrong in the 1970s?
Notice bibliographique
Résumé
Over most of the 20 th century successive generations of U.S. children had higher enrollment rates and rising levels of completed education.This trend reversed with the baby boom cohorts who attended school in the 1970s, and only resumed in the mid-1980s.Even today, the college entry rate of male high school seniors is not much higher than it was in 1968.In this paper, we use a variety of data sources to address the question "What went wrong in the 1970s?"We focus on both demand-side factors and on a particular supply-side variable -the relative size of the cohort currently in school.We find that tuition costs and local unemployment rates affect schooling decisions, although neither variable explains recent trends in enrollment or completed education.We also find that larger cohorts have lower schooling attainment, and that aggregate enrollment rates are correlated with changes in the earnings gains associated with a college degree.For women, our results suggest that the slowdown in education in the 1970s was a temporary response to large cohort sizes and low returns to education.For men, however, the decline in enrollment rates in the 1970s and slow recovery in the 1980s point to a permanent shift in the inter-cohort trend in educational attainment that will affect U.S. economic growth and trends in inequality for many decades to come.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».