INTERGENERATIONAL PROGRESS IN EDUCATIONAL ATTAINMENT WHEN INSTITUTIONAL CHANGE REALLY MATTERS: A CASE STUDY OF FRANCO-AMERICANS VS. FRNECH-SPEAKING QUEBECKERS
Notice bibliographique
Résumé
Using U.S. and Canadian census data I exploit the massive out migration of approximately 1 million French-Canadians who moved mainly to New England between 1865 and 1930 to look at how the educationalattainment and enrollment patterns of their descendants compare with those of same aged French-speaking Quebeckers. Data from the 1971 (1970) Canadian (U.S.) censuses reveal that New England born residents who had French as their mother tongue enjoyed a considerable advantage in terms of educational attainment. I attribute this large discrepancy to their exposure to the U.S. public school system which had no equivalent in Quebec until the late sixties. This result is even more remarkable given the alleged negative selection out of Quebec and the fact that Franco-Americans were fairly successful in replicating the same educational institutions as the ones existing in Quebec. Turning to the 2001 (2000) Canadian (U.S.) censuses, I find strong signs that the gap has subsided for the younger aged individuals. In fact, contrary to 30 years earlier, young Quebeckers in 2001 had roughly the same number of years of schooling and were at least as likely to have some post-secondary education. However, they still trail when it comes to having at least a B.A. degree. This partial reversal reflects the impact of the "reverse treatment" by which Quebec made profound changes to its educational institutions, particularly in the post-secondary system, in the mid-to-late 60's. Given the speed at which this partial catch-up occurred, it would appear that the magnitude of the intergenerational externalities that can be associated with education is at best fairly modest.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».