Long Term Educational Attainment of Private High School Students in Québec: Estimates of Treatment Effects from Longitudinal Data
Notice bibliographique
Résumé
Very few studies analyze the long-term educational effects of private secondary school attendance while controlling for socioeconomic status. In Québec, the second most populous Canadian province, twenty percent of students at this level are enrolled in private schools subsidized by the government that however sets a relatively low ceiling for the fees in exchange for subsidies. Selection bias arising from a host of factors, preclude simplistic comparisons of their educational results with those of their public sector peers. This study uses the first four longitudinal waves of the two cohorts from Statistics Canada?s Youth in Transition Survey (YITS) to estimate the average treatment on the treated effect of private school on the high school graduation rate within the expected number of years after starting high school (5), enrolment in postsecondary institutions at age 19, university enrolment at age 21 or more, university graduation at age 24 or more, and enrolment in a professional degree program. The econometric estimation 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, robust, and statistically significant effects of private schooling on almost all outcomes analyzed. Most 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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».