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Enregistrement W1988895823 · doi:10.1080/09620214.2010.516111

Welfare regimes and educational inequality: a cross‐national exploration

2010· article· en· W1988895823 sur OpenAlexaff
Tracey Peter, Jason D. Edgerton, Lance W. Roberts

Notice bibliographique

RevueInternational Studies in Sociology of Education · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Policy and Reform Studies
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWelfare stateInequalitySocial policyTypologyComparative researchSocial inequalityEducational inequalityWelfareSociology of EducationSociologyPolitical scienceEconomic growthEconomicsDevelopment economicsPublic economicsSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Research on welfare state regimes and research on educational policy share a common concern for the reduction of social inequality. On one hand, welfare state research is typically designed within a comparative approach where scholars investigate similarities and differences in social institutions across selected countries. On the other hand, the basic model of educational policy research is usually country specific and seldom identifies why and how we are to understand cross‐national differences pertaining to social inequality. The goal of the research is to bridge these two areas by testing socio‐economic gradients and educational outcomes among 15 industrialised countries (using 2003 PISA data) from a welfare state perspective. Results support Esping‐Andersen's ‘three worlds’ typology in that the level of between‐school educational inequality is the highest in conservative welfare states and is the lowest in social‐democratic countries.

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)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,161
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,004
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,129
Tête enseignante GPT0,518
Écart entre enseignants0,389 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations41
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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