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Enregistrement W1931934008 · doi:10.1111/j.1467-985x.2010.00642.x

Children’s Educational Progress: Partitioning Family, School and Area Effects

2010· article· en· W1931934008 sur OpenAlexaff
Jon Rasbash, George Leckie, Rebecca Pillinger, Jennifer M. Jenkins

Notice bibliographique

RevueJournal of the Royal Statistical Society Series A (Statistics in Society) · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSchool Choice and Performance
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesEconomic and Social Research Council
Mots-clésVariation (astronomy)SiblingPupilDevelopmental psychologyPsychologyMultilevel modelVariance (accounting)Mathematics educationStatisticsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary School effectiveness analyses have largely ignored the role of the family as an important source of variation for children’s educational progress. Sibling analyses in developmental psychology and behavioural genetics have largely ignored sources of shared environmental variation beyond the immediate family. We formulate a multilevel cross-classified model that examines variation in children’s progress during secondary schooling and partitions this variability into pupil, family, primary school, secondary school, local education authority and residential area. Our results suggest that about 50% of what has been labelled as pupil variation in school effectiveness models is really between-family variation and that about 22% of the total variance is due to shared environments beyond the immediate family.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,130
Score d'incertitude au seuil0,258

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,004
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,278 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations111
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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