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Enregistrement W1966694445 · doi:10.3917/edd.221.0037

Un profil de l'abandon scolaire au Cameroun

2008· article· fr· W1966694445 sur OpenAlexfundno aff
Issidor Noumba

Notice bibliographique

RevueRevue d économie du développement · 2008
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSchool Choice and Performance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesTexas Education AgencyUniversité de MontréalWorld Bank GroupUniversity of MinnesotaU.S. Department of Education
Mots-clésPolitical scienceHumanitiesGeographyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Résumé Cet article dresse un profil de l’abandon scolaire au niveau de l’enseignement secondaire général au Cameroun. Il s’appuie sur une version étendue de la fonction de production pour estimer un modèle logistique des déterminants de l’abandon scolaire, avec la prise en compte de l’effet marginal des variables explicatives. L’analyse des statistiques descriptives et des estimations économétriques sur les données fournies par l’Institut National de la Statistique (INS) a abouti aux résultats suivants : le taux d’abandon scolaire est plus élevé dans les établissements publics que dans les établissements privés ; les zones urbaines affichent un taux d’abandon plus faible que les zones rurales ; la différence entre les garçons et les filles n’est pas significative ; le contexte familial et les caractéristiques individuelles des apprenants (l’âge en particulier) apparaissent comme les principaux déterminants significatifs de la probabilité d’abandonner le système scolaire au Cameroun. Classification JEL : D91, I21.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,707
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)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,002

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,230 · 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'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

Citations10
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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