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Enregistrement W3094424868

Three Essays in the Economics of Education

2017· dissertation· W3094424868 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueTSpace · 2017
Typedissertation
Langue
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSchool Choice and Performance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Toronto
Mots-clésEconomics educationPositive economicsEconomicsNeoclassical economicsSociologyMathematics educationPsychologyHigher educationEconomic growth
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In principal, public education provides a child's key means of skill accumulation, irrespective of background. In practice, however, the actual performance of public schooling is a disappointment, with stakeholders concerned that the current state of public education heightens inequality and prepares students inadequately for the workforce or higher learning. This thesis develops and applies novel econometric techniques to highlight education policies that may increase student achievement and reduce the pervasive test score gaps that plague public education today. Chapter 1 sets out a new approach that enables me to credibly identify dynamic interactions among school inputs for the first time. Such an approach is rarely adopted in empirical research due to stringent requirements: in an observational setting, identifying dynamic interactions requires period-by-period randomization. I overcome this challenge by combining rich administrative data with a rule whereby students are held accountable only if there are forty or more students in their demographic group. The rule provides useful year-to-year variation, supplying the backbone of my identification strategy. I then estimate the technology structurally and consider the efficacy of alternative accountability schemes: conditioning on initial test scores rather than prior test scores can increase average achievement and reduce inequality. Chapter 2 proposes an approach that allows researchers to identify separate treatment components from a single discontinuity. As an application, I consider the discontinuity associated with class size caps -- a widespread education policy used to reduce class sizes. My approach exploits the asymmetry between school-grades entering versus exiting treatment to distinguish the pure effect of changes in class size from the effect of a newly-hired teacher. Using data from New York City, I find that class size reductions increase student achievement, though these gains are counteracted by the newly-hired teacher. Chapter 3 uses a regression discontinuity design to investigate the merits of decentralized public goods provision in the context of Title I, the largest U.S. federal education funding program. My results indicate that the negligible impact of Title I is caused by its centralized nature: in a decentralized form, Title I generates a substantial improvement in student achievement, particularly for the socioeconomically disadvantaged.

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: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,307
Score d'incertitude au seuil0,979

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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,406
Écart entre enseignants0,364 · 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'étudeQualitatif
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

Citations0
Publié2017
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Résumé présentoui

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