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Enregistrement W2894004644 · doi:10.1515/bejeap-2017-0173

Modeling Completion of Vocational Education: The Role of Cognitive and Noncognitive Skills by Program Type

2018· article· en· W2894004644 sur OpenAlexaff
Leslie S. Stratton, Nabanita Datta Gupta, David Reimer, Anders Holm

Notice bibliographique

RevueThe B E Journal of Economic Analysis & Policy · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueLabor market dynamics and wage inequality
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesStrategic Research Council
Mots-clésVocational educationCertificationCognitionPsychologyCognitive skillMathematics educationMedical educationPedagogyMedicinePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This study provides evidence of the importance of cognitive and noncognitive skills to completion of three types of vocational training (VET): education and health, technical, and business. Math and language exam scores constitute the key measures of cognitive skills; teacher-assigned grades the key measure of noncognitive skills. The data consist of two 9-year panels of youth completing compulsory education in Denmark. Estimation of completion proceeds separately by gender and VET type, controlling for selection and right censoring. The authors find that all skills are inversely related to VET enrollment, even controlling for family-specific effects. Estimates for completion vary considerably by program type, demonstrating the methodological importance of distinguishing among different VET courses. Math scores are positively related to certification for all VET tracks, though with very different magnitudes; language skills are inversely related for the nonbusiness tracks; and noncognitive skills appear important primarily for the business track.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,309
Score d'incertitude au seuil0,278

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,277 · 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.

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

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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