Le score de propension : un guide méthodologique pour les recherches expérimentales et quasi expérimentales en éducation
Notice bibliographique
Résumé
La méthode du score de propension devient de plus en plus populaire pour estimer les effets causaux d’un programme d’intervention. Si les applications empiriques de cette méthode sont encore rares dans les recherches en éducation, des exemples de son utilisation se trouvent aisément dans d’autres disciplines. Cependant, sa mise en place soulève plusieurs questions. L’objectif de cet article est de fournir des éléments de réponses guidant le chercheur et l’évaluateur du domaine de l’éducation pour l’estimation et l’utilisation du score de propension. Les différentes étapes de son application sont présentées pas à pas : évaluation du biais de sélection, construction du score de propension et mesure de sa qualité, et choix des stratégies d’utilisation du score dans l’estimation des effets d’un traitement. Les questions méthodologiques soulevées sont discutées à chaque étape. Pour faciliter la compréhension, un exemple d’une expérimentation en maternelle illustre la méthode.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,038 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».