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Enregistrement W2156819251 · doi:10.1017/s0008423911000771

The Organizational and Electoral Determinants of the Provincial Funding of Private Education in Canada: A Quantile Regression Analysis

2011· article· en· W2156819251 sur OpenAlexaffabout
Ronan Teyssier

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Political Science · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender, Labor, and Family Dynamics
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceQuantile regressionPrivate educationWelfare economicsOrder (exchange)Public administrationEconomicsHigher educationFinanceLawEconometrics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Several Canadian provinces partially fund private education through statistical formulas. This article draws on various studies in the area of political economy in order to link provincial educational grants to factors not explicitly comprised in the formulas. More specifically, organizational and electoral variables are expected to have an impact on the amount of provincial grants received by private school authorities. Quantile regression analysis shows that Catholic and Protestant private schools are somewhat favoured by the existing system of grants. Likewise, membership in the main provincial interest group and electoral competition are beneficial to private school authorities. Résumé. Plusieurs provinces canadiennes financent partiellement l'éducation privée. Le montant de ce financement est déterminé au moyen d'une formule statistique. Cet article se base sur divers travaux d'économie politique afin de relier les subventions publiques allouées à l'éducation privée à des facteurs non inclus dans les formules. Plus précisément, nous nous attendons à observer un impact significatif de variables organisationnelles et électorales. L'analyse de régression quantile montre que les écoles privées catholiques et protestantes de même que les écoles privées membres de l'association provinciale de représentation des intérêts sont avantagées du point de vue de la subvention et que la compétitivité électorale est positivement et significativement liée au montant de subventions reçues par les autorités scolaires privées.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,159
Score d'incertitude au seuil0,957

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,261 · 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.

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

Citations6
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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