School trajectories of the second generation of Turkish immigrants in Sweden, Belgium, Netherlands, Austria, and Germany: The role of school systems
Notice bibliographique
Résumé
In this article, we aim to explain the school careers of the second generation of Turkish immigrants in nine cities in five Western European countries and show the influence of the national school systems ranging from comprehensive to hierarchical tracking structures. We apply sequence analyses, optimal matching, and cluster analyses to define school trajectories complemented with propensity score matching to study the differences between young adults of different origin. Participants were 4516 young adults of Turkish second generation and native origin aged between 18 and 35. Findings show that the school system makes a difference for school careers: (1) in rigid systems with higher differentiation and early tracking, the gap between the second-generation and native school trajectories begins to unfold early in the school career; (2) in the rigid systems, the track in which students enter secondary education determine the routes they take as well as their final outcomes; and (3) more open systems allow for “second-chance” opportunities for immigrant students to improve their track placement. However, across school systems, second-generation youth follow more often non-academic or short school careers, while native youth follow academic careers. When individual and family background are controlled via propensity score matching, the ethnic gap is explained better in more stratified systems highlighting the important role of family background in more stratified school systems.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 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 ».