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Enregistrement W1805750588

Les déterminants socio-économiques du parcours scolaire

2014· article· fr· W1805750588 sur OpenAlexaboutno aff
François Laliberté-Auger

Notice bibliographique

RevueArchipelago (Université du Québec à Montréal) · 2014
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSchool Choice and Performance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePhilosophy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dans ce mémoire, nous estimons l'effet de neuf déterminants socio-économiques sur le parcours scolaire des jeunes québécois. En raison du biais dans l'estimation qui résulte du modèle fréquemment utilisé, soit le modèle de transition qui utilise une séquence d'estimation logistique d'une transition à l'autre, nous utilisons un estimateur non-paramétrique de maximum de vraisemblance (NPMLE). Le principal intérêt de ce mémoire est de déterminer si l'utilisation de cette méthodologie est intéressante pour l'étude des déterminants socio-économiques du parcours scolaire. Les données utilisées sont celles de l'Enquête auprès des jeunes en transition (EJET). Nos résultats montrent que les déterminants les plus importants du parcours scolaire sont le niveau d'études des parents, les habitudes cognitives évaluées par le score au test du Programme for International Student Assessment (PISA) ainsi que le genre de la personne. À un moindre niveau, il y a aussi un effet des déterminants socio-économiques sur l'accès aux études collégiales ainsi que sur l'obtention d'un diplôme secondaire et sur l'accès à l'université. Dans nos estimations, le résultat le plus important est l'absence de différence entre les résultats obtenus avec l'estimateur logistique et ceux obtenus à l'aide du NPMLE. Ces résultats suggèrent que l'hétérogénéité inobservée ne joue pas un grand rôle dans le mécanisme de sélection entre les transitions. Nous avons procédé à une double estimation qui nous a permis de conclure que l'intérêt, pour le chercheur, d'utiliser l'estimateur TPMLE n'est pas suffisamment grand actuellement. Deux principales raisons ont été mentionnées : premièrement, son utilisation présente de trop grandes difficultés et, deuxièmement, il y a très peu de différences entre les résultats obtenus à l'aide de l'estimateur logistique et ceux qui résultent du NPMLE.
\n______________________________________________________________________________ 
\nMOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Parcours scolaire, Nonparametric maximum likelihood estimation, Déterminants socio-économiques, EJET, Québec.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,753
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,208 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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