Education systems, school segregation, and second-generation immigrants’ educational success: Evidence from a country-fixed effects approach using three waves of PISA
Notice bibliographique
Résumé
Many countries are increasingly being challenged to integrate their growing immigrant populations. A major key to successful integration is the educational attainment of immigrant offspring. According to the results of comparative studies, second-generation immigrant students often lag behind their non-immigrant counterparts even though the host countries perform very differently with respect to the education of immigrant offspring. This study investigates how the interplay between the degrees of stratification and standardization in education systems and the degree of ethnic school segregation affects the performance gap between non-immigrant and second-generation immigrant students in member countries of the Organisation for Economic Co-operation and Development (OECD). Based on data from three waves of the OECD Programme for International Student Assessment (PISA) study (2003, 2006, and 2009), this article presents a country fixed effects approach to analyzing repeated cross-sectional data by investigating how changes in education policies and institutional contexts are associated with non-immigrant–immigrant reading performance gap. Between-school stratification was associated with lower performance of second-generation immigrants relative to native students, particularly when paired with ethnic school segregation, whereas within-school stratification (ability grouping) was associated with higher relative performance of the immigrant students. In addition, the non-native students benefited from less standardization of educational input, because performance gaps were smaller when a country’s educational resources were distributed unequally.
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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 | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».