Les déterminants socio-économiques du parcours scolaire
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».