Grade Retention in Primary Education Is Associated with Quarter of Birth and Socioeconomic Status
Notice bibliographique
Résumé
Grade retention is still common practice in some countries though longstanding experience tells us that it is a highly criticised practice for its unclear benefits, its important costs for the educational systems and its relation with school dropout. Therefore, the aim of the present study is to analyse which variables increase the probability of being retained in primary education differentiating between being retained in second or in fourth grade, and paying special attention to the role of the socioeconomic status of the families. By knowing which analysed variables are related to grade retention, and how, we may offer some suggestions to reduce it. We use a national dataset with more observations for Spain than any other international ones, called 'Evaluación General de Diagnóstico', conducted in Spain in 2009 with the participation of 28708 students of fourth grade of primary education from 874 schools, considered to be representative for every Spanish autonomous region. This assessment focused on four competences and includes information about the learning context collected through questionnaires for students, families, school management and teachers. Estimating different multilevel random-intercept logistic regressions we obtain the following three main findings: 1) the existence of a 'quarter of birth' effect, that nearly doubles the probability of grade retention in second grade of primary -compared to the probability of grade retention in fourth grade-, for the youngest students of their same age cohort (OR = 1.93 vs. OR = 1.53, both p<0.001); 2) that the mothers' education level influences more than the fathers' one -especially in second grade (OR = 0.20 vs. OR = 0.45, both p<0.001)-; and 3) that having an unemployed father increases the probability of grade retention much more than having an unemployed mother -especially in second grade (OR = 1.48, p<0.005 vs. OR = 1.18, p>0.05)-.
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 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 | 0,002 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».