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Enregistrement W2595419130 · doi:10.3138/jcfs.34.3.413

Time to Read: Family Resources and Educational Outcomes in Britain

2003· article· en· W2595419130 sur OpenAlexaffvenue
Sin Yi Cheung, Robert Andersen

Notice bibliographique

RevueJournal of Comparative Family Studies · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSchool Choice and Performance
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEducational attainmentAffect (linguistics)Academic achievementSocial classDevelopmental psychologyReading (process)PsychologySocial psychologyFamily lifeSociologyEconomic growthPolitical scienceSocioeconomicsEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper explores the role of the family-in particular family background, family structure and social and cultural resources-in explaining educational achievement in Britain. We use extensive panel data to track the relationship between family characteristics and factors associated with educational attainment for individuals from birth to age 33. Our results show that although social class is an important predictor of academic ability and educational outcomes, cultural and social resources in the family also play an independent role. Social resources in the family have direct and lasting positive effects on academic success and also play an indirect role by affecting childhood reading habits, which in tum affect educational success. Parental cultural practices are less important to early academic success, though they are positively related to the eventual likelihood of obtaining a university degree. In contrast,- family size and structure are related to academic achievement early in life but have no direct effect on final educational outcomes. We conclude that the role of cultural and social resources in the family should not be dismissed when attempting to explain educational outcomes.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,047
Score d'incertitude au seuil0,094

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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.

Tête enseignante Opus0,094
Tête enseignante GPT0,410
Écart entre enseignants0,316 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations66
Publié2003
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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