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Enregistrement W2891194726 · doi:10.3386/w14176

School Competition and Efficiency with Publicly Funded Catholic Schools

2008· preprint· en· W2891194726 sur OpenAlexafffundabout
David Card, Martin Dooley, A. Abigail Payne

Notice bibliographique

RevueNational Bureau of Economic Research · 2008
Typepreprint
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueAmerican Constitutional Law and Politics
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesMcMaster UniversityOntario Innovation Trust
Mots-clésCompetition (biology)Mathematics educationPolitical sciencePsychologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The province of Ontario has two publicly funded school systems: secular schools (known as public schools) that are open to all students, and separate schools that are open to children with Catholic backgrounds. The systems are administered independently and receive equal funding per student. In this paper we use detailed school and student-level data to assess whether competition between the systems leads to improved efficiency. Building on a simple model of school choice, we argue that incentives for effort will be greater in areas where there are more Catholic families, and where these families are less committed to a particular system. To measure the local determinants of cross-system competition we study the effects of school openings on enrollment growth at nearby elementary schools. We find significant cross-system responses to school openings, with a magnitude that is proportional to the fraction of Catholics in the area, and is higher in more rapidly growing areas. We then test whether schools that face greater cross-system competition have higher productivity, as measured by test score gains between 3rd and 6th grade. We estimate a statistically significant but modest-sized impact of potential competition on the growth rate of student achievement. The estimates suggest that extending competition to all students would raise average test scores in 6th grade by 6-8% of a standard deviation.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,852
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,235
Tête enseignante GPT0,487
Écart entre enseignants0,252 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations44
Publié2008
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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