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Enregistrement W2159979300 · doi:10.1007/s13524-015-0376-3

From Parent to Child? Transmission of Educational Attainment Within Immigrant Families: Methodological Considerations

2015· article· en· W2159979300 sur OpenAlexaff
Renee Luthra, Thomas Soehl

Notice bibliographique

RevueDemography · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIntergenerational and Educational Inequality Studies
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesSpencer FoundationEconomic and Social Research CouncilSage FoundationRussell Sage Foundation
Mots-clésImmigrationEducational attainmentHuman capitalDemographic economicsSocial mobilitySociologyDemographyDevelopmental psychologyGeographyPsychologyEconomicsEconomic growthSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

One in five U.S. residents under the age of 18 has at least one foreign-born parent. Given the large proportion of immigrants with very low levels of schooling, the strength of the intergenerational transmission of education between immigrant parent and child has important repercussions for the future of social stratification in the United States. We find that the educational transmission process between parent and child is much weaker in immigrant families than in native families and, among immigrants, differs significantly across national origins. We demonstrate how this variation causes a substantial overestimation of the importance of parental education in immigrant families in studies that use aggregate data. We also show that the common practice of "controlling" for family human capital using parental years of schooling is problematic when comparing families from different origin countries and especially when comparing native and immigrant families. We link these findings to analytical and empirical distinctions between group- and individual-level processes in intergenerational transmission.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,132
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,224
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,132
Score d'incertitude au seuil0,700

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1320,224
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0040,004
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0040,005
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,199
Tête enseignante GPT0,420
Écart entre enseignants0,221 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations51
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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