Effectively Maintaining Inequality in Toronto: Predicting Student Destinations in Ontario Universities
Notice bibliographique
Résumé
L'accès aux universités prestigieuses, les mieux classées et dotées de ressources, quoique peu étudié, représente une dimension additionnelle des inégalités en éducation au Canada. La théorie de l'inégalité maintenue efficacement (IME) soutient que les groupes favorisés vont dominer l'accès aux institutions les mieux classées peu importe le palier scolaire. Cet article teste cette hypothèse en utilisant les données uniques de milliers d’élèves du Conseil Scolaire Public de Toronto (TDSB) qui ont été suivis à partir de la neuvième année jusqu’à leur entrée dans un établissement postsecondaire. Ces données ont ensuite été associées aux données de classement des universités, de leur revenu, de leurs dépenses et de leurs fonds de dotation. Une série de modèles statistiques à niveaux multiples indique que l'entrée dans la hiérarchie universitaire ontarienne tend à refléter les inégalités dans l'accès général aux universités. Les femmes, les étudiants d'origine asiatique, et les étudiants issus des quartiers ayant des statuts socio‐économiques élevés sont plus susceptibles d'entrer dans les universités les mieux classées et dotées de ressources; tandis que les étudiants qui s'identifient comme Noirs et hommes, sont moins susceptibles d'entrer dans ces institutions. Les avantages du statut socio‐économique élevé et de l'origine asiatique sont seulement partiellement expliqués par les variables académiques comme variables médiatrices. Ceci suggère que le statut culturel joue un rôle dans l’élaboration du choix universitaire, alors que le sexe ainsi que les autres inégalités raciales sont dus en grande partie aux processus du parcours académique. Access to highly ranked, prestigious, and well‐resourced universities represents an additional yet understudied dimension of educational inequality in Canada. The theory of effectively maintained inequality contends that advantaged groups will dominate access to the best‐positioned institutions within any credential tier. This paper tests this hypothesis using unique data on thousands of Toronto District School Board students that were tracked from Grade 9 to their entry in Ontario postsecondary institutions, and then linked to data on university rankings, incomes, expenditures, and endowments. A series of multilevel models shows that entry into Ontario's university hierarchy tends to mirror inequalities in general access to universities. Female, Asian‐origin, and students from higher socioeconomic neighborhoods are more likely to enter higher ranked and better resourced institutions, while students who self‐identify as black and male are less likely to enter such institutions. High socioeconomic status and Asian‐origin advantages are mediated only partly by academic variables, suggesting that status cultures play a role in shaping their university choices, while gender and other racial inequalities emerge largely through academic processes.
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 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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».