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Enregistrement W1552406775

Gender Gap in Dropping out of High School: Evidence from the Canadian NLSCY Youth

2010· preprint· en· W1552406775 sur OpenAlexaffabout
Pierre Lefèbvre, Philip Merrigan

Notice bibliographique

RevueÉrudit documents and data repository (Érudit Consortium, University of Montreal) · 2010
Typepreprint
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIntergenerational and Educational Inequality Studies
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGraduation (instrument)Educational attainmentDemographic economicsDropout (neural networks)Gender gapPovertyDemographyPanel dataEthnic groupSchool dropoutPsychologyPolitical scienceSociologyEconomicsEconomic growthEconometrics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,113
Score d'incertitude au seuil0,846

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,099
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,210 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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