Ageing and Literacy Skills: Evidence from Canada, Norway and the United States
Notice bibliographique
Résumé
We study the relationship between age and literacy skills in Canada, Norway and the U.S. &- countries that represent a wide range of literacy outcomes - using data from the 1994 and 2003 International Adult Literacy Surveys. In cross-sectional data there is a weak negative partial relationship between literacy skills and age. However, this relationship could reflect some combination of age and cohort effects. In order to identify age effects, we use the 1994 and 2003 surveys to create synthetic cohorts. Our analysis shows that the modest negative slope of the literacy-age profile in cross-sectional data arises from offsetting ageing and cohort effects. Individuals from a given birth cohort lose literacy skills after they leave school at a rate greater than indicated by cross-sectional estimates. At the same time, more recent birth cohorts have lower levels of literacy. These results suggest a pervasive tendency for literacy skills to decline over time and that these countries are doing a poorer job of educating successive generations. All three countries show similar patterns of skill loss with age, as well as declining literacy across successive cohorts. The countries differ, however, in the part of the skill distribution where falling skills are most evident. In Canada the cross-cohort declines are especially large at the top of the skill distribution. In Norway declining skills across cohorts are more prevalent at the bottom of the distribution. In the U.S. the decline in literacy skills over time is most pronounced in the middle of the distribution.
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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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».