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Enregistrement W4249369901 · doi:10.31235/osf.io/hnyd6

Social Inequality in Student Expectations and Higher Education Enrollment - A Comparison between the United States and Germany

2021· preprint· en· W4249369901 sur OpenAlexaff
Andrea Förster, Anna K. Chmielewski, Herman G. van de Werfhorst

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIntergenerational and Educational Inequality Studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEducational attainmentContext (archaeology)Demographic economicsInequalityPanel dataHigher educationRealization (probability)Status attainmentEducational inequalityPolitical sciencePsychologyEconomicsSociologyEconometricsSocioeconomic statusEconomic growthDemographyGeographyStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We examine the link between student expectations and educational attainment. While a close link between expectations and final educational attainment is assumed in thestatus attainment literature, a growing body of US literature has claimed that expectations have become increasingly unrealistic and decoupled from actual outcomes. However, this claim has rarely been investigated longitudinally on the individual level or beyond the context of the United States. We investigate the relationship for two educational systems with different institutional configurations: The United States and Germany. For Germany, we use data from the National Educational Panel Study (NEPS, Starting Cohort 4). For the US, we rely on data from the High School Longitudinal Study (HSLS, 2009). We find that the level of expectations is overall much higher in the US; however, we also find that the gap between SES groups is larger in the US. Furthermore, we find that the students in these two countries do not differ much in terms of the probability that they will realize their expectations. Additionally, the SES gradient of realization is fairly similar across the different institutional contexts. Finally, we also find that expectations do mediate a substantial part of the effect of SES on higher

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,384
Score d'incertitude au seuil0,983

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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,148
Tête enseignante GPT0,466
Écart entre enseignants0,318 · 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'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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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