Worldwide shadow education and social inequality: Explaining differences in the socioeconomic gap in access to shadow education across 63 societies
Notice bibliographique
Résumé
This article examines the cross-national differences in socioeconomic accessibility to shadow education (SE) across 63 societies. Drawing on arguments from two competing theoretical models either emphasizing cross-national cultural, economic, and institutional differences (e.g. model of secondary schooling, scale of SE) or universally working social reproduction mechanisms (e.g. enrichment features of SE), this study provides a novel approach to understanding the role of SE for social inequality. More specifically, while the first model explicitly allows equality in access to SE, the latter suggests that SE fosters inequality under all circumstances. Using data from the 2012 Program for International Student Assessment (PISA) and official sources, first, the difference in the probability of top in comparison to bottom socioeconomic strata to use SE is predicted separately for all societies, before analyzing what causes the found considerable cross-national variation in the socioeconomic gap in access to SE at the country level. Results indicate that differences in SE access are linked to incentives for high-performing students to use SE. These incentives are especially common in societies with higher educational institutional differentiation (e.g. early or mixed tracking schooling models). In societies with less stratified education systems, access to SE is more equal, wherefore the potential effect of SE to social inequality is dampened. Overall, findings suggest that simple generalizations based on existing theoretical models provide no comprehensive explanation for the connection between SE and inequality. Instead, prominent beliefs about the relationship between SE and inequality are questioned.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».