La contribution de l'école privée au Québec à la littératie et à la numératie des 15 ans: une analyse par effets de traitement
Notice bibliographique
Résumé
Les élèves québécois au niveau secondaire sont considérés comme relativement performants sur la base de la moyenne générale obtenue aux tests internationaux (math, lecture, sciences) PISA. Cependant, il est peu connu que les scores des élèves du secteur privé, fortement présents à l'école secondaire, augmentent considérablement les moyennes rapportées. Néanmoins, une école avec des scores élevés à des tests standardisés peut être une école où les étudiants viennent de milieux très avantagés ou encore sont sélectionnés sur la base de leurs aptitudes ou classe sociale. L'impact de la non-randomisation sur l'estimation d'un effet de traitement pose des défis analytiques comme les biais de sélection, de causalité ou de recrutement qu'il faut réduire et neutraliser. Sur la base des cinq enquêtes PISA (2000, 2003, 2006, 2009, 20012), quatre types d'estimateur économétrique d'appariement pour évaluer l'effet causal de traitement de l'école privée sont calculés. L'analyse conduit aussi à un exercice de falsification avec tous les élèves ontariens comme groupe non traité relativement aux élèves québécois en secondaire IV du secteur public ou du secteur privé. Les résultats suggèrent que la minorité importante des élèves qui fréquentent l'école privée au secondaire explique en partie la performance supérieure du Québec aux tests PISA, tant dans les écoles privées que publiques (par effet de concurrence). Selon les estimés plus conservateurs, l'école privée ajoute approximativement une année d'études en termes des scores de lecture et math. De façon plus importante, pour le développement du capital humain, les résultats soutiennent l'existence d'un effet causal important de l'école privée sur les niveaux (hiérarchie) mesurés des compétences par PISA.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: oui | Observationnel | low |
| gpt | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | low |
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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».