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Enregistrement W2911293738 · doi:10.1111/ejed.12324

Ageing and skills: The case of literacy skills

2019· article· en· W2911293738 sur OpenAlexaffabout
Garry F. Barrett, W. Craig Riddell

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Education · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueRetirement, Disability, and Employment
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLiteracyAgeingCohortCognitive skillPsychologyPopulation ageingSample (material)Educational attainmentDevelopmental psychologyPopulationGerontologyDemographyCognitionMedicinePedagogySociologyEconomic growthEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The relationship between ageing and skills is of growing policy significance due to population ageing, the changing nature of work and the importance of literacy for social and economic well‐being. This article examines the relationship between age and literacy skills in a sample of OECD countries using three internationally comparable surveys. By pooling the survey data across time we can separate birth cohort and ageing effects. In doing so, we find that literacy skills decline with age and that, in most of our sample countries, successive birth cohorts tend to have poorer literacy outcomes. Therefore, once we control for cohort effects, the rate at which literacy proficiency falls with age is much more pronounced than that which is apparent, based on the cross‐sectional relationship between age and literacy skills at a point in time. Further, in studying the literacy‐age relationship across the skill distribution in Canada we find a more pronounced decline in literacy skills with age at lower percentiles, which suggests that higher initial literacy moderates the influence of cognitive ageing.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,632
Score d'incertitude au seuil0,146

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,406
Écart entre enseignants0,347 · 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'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

Citations12
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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