Evaluating Kindergarten Retention Policy
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This article considers the policy of retaining low-achieving children in kindergarten rather than promoting them to first grade. Under the stable unit treatment value assumption (SUTVA) as articulated by Rubin, each child at risk of retention has two potential outcomes: Y(1) if retained and Y(0) if promoted. But SUTVA is questionable, because a child's potential outcomes will plausibly depend on which school that child attends and also on treatment assignments of other children. We develop a causal model that allows school assignment and peer treatments to affect potential outcomes. We impose an identifying assumption that peer effects can be summarized through a scalar function of the vector of treatment assignments in a school. Using a large, nationally representative sample, we then estimate (1) the effect of being retained in kindergarten rather than being promoted to the first grade in schools having a low retention rate, (2) the retention effect in schools having a high retention rate, and (3) the effect of being promoted in a low-retention school as compared to being promoted in a high-retention school. This third effect is not definable under SUTVA. We use multilevel propensity score stratification to approximate a two-stage experiment. At the first stage, intact schools are blocked on covariates and then, within blocks, randomly assigned to a policy of retaining comparatively more or fewer children in kindergarten. At the second stage, “at-risk” students within schools are blocked on covariates and then assigned at random to be retained. We find evidence that retainees learned less on average than did similar children who were promoted, a result found in both high-retention and low-retention schools. We do not detect a peer treatment effect on low-risk students.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle