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Enregistrement W3123319732

La contribution de l'école privée au Québec à la littératie et à la numératie des 15 ans: une analyse par effets de traitement

2016· preprint· fr· W3123319732 sur OpenAlexaboutno aff
Pierre Lefèbvre

Notice bibliographique

RevueRePEc: Research Papers in Economics · 2016
Typepreprint
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSchool Choice and Performance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceArt
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

(in French) 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. <p> Abstract (in English, working paper is in French) Québec's students at the secondary level have always been considered as a relatively performing group on the basis of their mean scores in international skills tests (reading, math, sciences) such as PISA, and TIMSS. It is less known that students' performance in private schools, where a significant proportion are enrolled at the secondary level, raise substantially the reported mean scores. Nonetheless, a school with high standardized scores may be an institution where students come from a much advantaged background or are selected on the basis of their abilities or social class. The impact of non-randomness for the estimation of a treatment effect poses analytical challenges like bias related to selection, causality, or recruitment that must be reduced or neutralized. There are many categories of estimators that can be implemented to assess a non-random policy/intervention based on models for both the outcome variable and the treatment assignment, while taking into consideration the selection bias. We use rich student-level micro data from five (2000, 2003, 2006, 2009, 2012) Programme for International Student Assessment (PISA) and four types of estimators to estimate the impact of private schools on student performance in reading, math, and sciences. The analysis also conducts a falsification exercise with students from Ontario as a control group relative to Québec's students in the private or public sector. Results suggest that the large minority of students attending private schools at the secondary level largely explains the higher PISA scores of Québec over the years, as well as the scores in the public sector (due to external effects from school competition). According to the more conservative treatment effects, private schools add approximately one year of study in reading and math scores. Results highlight the major importance of increased 'knowledge capital' by the private sector, that is proficiency scales in cognitive skills. The characteristics of schools and teachers in the private sector, and the socio-economic status of students and their parents, are also important factors of achievement gaps between the two systems of education.

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

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.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: oui
Observationnellow
gptaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Observationnellow
modèles en accordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,623
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,330 · 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

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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