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Enregistrement W2550903168

Les résultats éducatifs de long terme des élèves de l'école secondaire privée au Québec : une évaluation des effets de traitement avec données longitudinales

2016· preprint· fr· W2550903168 sur OpenAlexaboutno aff
David Lapierre, Pierre Lefèbvre, Philip Merrigan

Notice bibliographique

RevueEconstor (Econstor) · 2016
Typepreprint
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender, Labor, and Family Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceArt
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

(in French) Peu d'études peuvent évaluer les effets de long terme de l'école privée secondaire sur les résultats éducatifs des élèves, tout en contrôlant pour les caractéristiques des élèves et des parents. Au Québec, la deuxième province canadienne la plus populeuse, plus de vingt pourcent des élèves du secondaire fréquentent les écoles privées subventionnées par l'État, mais avec frais de scolarité plafonnés. Les biais de sélection, de causalité et de recrutement causés par la possibilité pour l'école privée de sélectionner les élèves rendent toutefois inappropriée une comparaison simpliste de leurs résultats éducatifs par rapport à leurs pairs du secteur public. Cette étude utilise les quatre premiers cycles de deux cohortes longitudinales de l'Enquête sur les jeunes en transition (EJET) réalisée par Statistique Canada. Elle estime l'effet de traitement de l'école privée sur le taux de graduation du secondaire selon le temps attendu, la fréquentation d'un CEGEP à 19 ans, la fréquentation de l'université à 21 ans ou plus, la graduation universitaire à partir de 24 ans ou plus ainsi que l'inscription aux programmes menant à des professions régies par des ordres professionnels au Québec. L'analyse économétrique estime les effets de traitement selon l'appariement par balancement entropique prenant en considération plusieurs variables clés dont le statut socioéconomique des élèves. Les résultats sont ensuite validés par une simulation de variable confondante. Les effets significatifs et robustes estimés attribuables à l'école privée expliquent plus de 56 de l'écart observé entre les élèves par les données (administratives ou descriptives de l'EJET), et près de 81 pourcent selon le modèle, la cohorte et le sexe. <p> Abstract (in English, working paper is in French. See GRCH WP16-02 for English.) Very few studies analyze the long term educational effects of private secondary school students while controlling for their socioeconomic status. In Quebec, the second most populous Canadian province, twenty percent of students at this level are enrolled in private schools subsidized by the government, who however set a relatively low ceiling for the fees in exchange for subsidies. Bias from selection, causality and admission coming from the fact that private schools may select their students, give way to inappropriate simplistic comparison of their educational results with their public sector peers. This study uses the first four longitudinal waves on the two cohorts of Statistics Canada's Youth in Transition Survey (YITS). The analysis estimates the average treatment on the treated the effect of private school on secondary school graduation rate within expected number of years (5), enrollment in postsecondary institutions at age 19, university enrollment at age 21 or more, university graduation at age 24 or more, and enrollment in professional degrees program. The econometric analysis of treatment effects is based on a particular entropy balancing algorithm with a large set of key balancing covariates. Results are validated by a simulation-based sensitivity analysis for matching estimators. We find large, positive and statistically significant effects of private schooling on almost all outcomes analyzed. The results are not sensitive to simulations of omitted variable bias.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,573
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0030,007
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,251 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations1
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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