Notice bibliographique
Résumé
In the first chapter of this dissertation, I examine the gender gap in primary school academic performance.While boys and girls have similar cognitive abilities, they are systematically assigned to different performance categories.Hypothesizing that this may be due to differences in non-cognitive skills, I construct a measure of these skills based on self-regulation and hyperactivity.Boys are reported to have lower levels of these skills, by both parents and teachers.Notably, I find that even when I have controlled for all skills, both cognitive and non-cognitive, boys are still more likely to be assigned to a lower performance category than girls.In the second chapter, I estimate a production function for grade outcomes in the senior year of high school, where boys continue to lag girls..The focus of this essay is on the contribution of differences in non-cognitive skills in explaining this gap in grade outcomes.This research finds that, even controlling for the lower level of non-cognitive skills possessed by boys, gender still plays an important role in determining the overall grade in the senior year of high school.By examining the production functions for girls and boys separately, it becomes apparent that much of the difference in grade outcomes can be attributed to the difference in the likelihood of academic advancement associated with increases in skills, particularly cognitive skills.The participation rate of boys in post-secondary education lags that of girls substantially.One important factor in explaining this gender gap is high school performance, where there is a significant gender gap.However, there is substantial heterogeneity by gender in PSE participation within high school grade categories.The final chapter of this dissertation examines the interplay of gender, aspirations and skills in determining participation in post-secondary education, at ages 19 and 25, conditional on academic achievement in high school.The results of this research indicate that gender influences post-secondary education participation through a number of channels beyond high school grade.Notably, even after accounting for skills, aspirations, and high school grades, this research finds that there remains a significant role for gender.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,024 | 0,007 |
| Communication savante | 0,008 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,001 |
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.
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 ».