How pervasive are relative age effects in secondary school education?
Notice bibliographique
Résumé
Relative age effects (RAEs; R. H. Barnsley, A. H. Thompson, & P. E. Barnsley, 1985) convey school attainment (dis)advantages depending on whether one is relatively older or younger within annually age-grouped cohorts. In the present study, the authors examined the pervasiveness of RAEs by examining (a) attainment in 4 secondary school subjects, (b) attainment consistency across subjects, (c) pupils enrolled in gifted and talented programs, (d) pupils referred for learning support or identified as having special educational needs, and (e) whether RAEs were related to pupil attendance. For 2004-2005, attainment, program participation, and attendance data for 657 pupils (aged 11-14) at a secondary school in North England were analyzed. Relatively older pupils (i.e., September-November born) attained significantly higher in subjects (except for English), were more likely to attain consistently high scores across subject areas, and be enrolled in gifted and talented programs. In contrast, relatively younger pupils (i.e., January-August born) were overrepresented in learning support referrals and identified as having special educational needs, and were more likely to be among the lowest 20% of attainment and attendees, attending on average school 6 days less. RAEs are pervasive and systematic across the curriculum, implicating maturational and psychological mechanisms
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».