Gender Gap in Dropping out of High School: Evidence from the Canadian NLSCY Youth
Notice bibliographique
Résumé
This paper exploits the panel features of the Canadian National Longitudinal Survey of Children and Youth (NLSCY) and the large diversity of measures collected on the children and their families over 7 cycles (1994-1995 to 2006-2007) to explain high school graduation (dropout rates) of Canadian youth aged 18 to 23 observed in the most recent wave of the survey. We focus on the gap between females and males which in some provinces is high, particularly in Québec. The econometric approach uses a non-linear Blinder-Oaxaca decomposition technique to identify and quantify the separate contributions of group differences in measurable characteristics (youth attributes and family endowments) to the gender gap in high school graduation rates. We find that the traditional barriers to high school graduation, linked to poverty, are very detrimental for males in Québec. However, we also find that the male-female gap across Canada is very partially explained by differences in endowments such as reading or maths skills in school. Finally, as in other recent studies, our results show that parental expectations about educational attainment are predictors of high school graduation. Public policy approaches for the reduction of the male-female gap are proposed. More radical measures and some experimental approaches (pilot projects) should be adopted in Québec to decrease rapidly the dropout rates and increase high school graduation rates by the age of 18.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».