The evolution of inequality in education - Trajectories and graduation outcomes in the US
Notice bibliographique
Résumé
Nous modélisons la distribution conjointe (i) des trajectoires éducatives individuelles, définies par l'allocation du temps (semestres) entre diverses combinaisons d'inscription à l'école avec différentes modalités d'offre de travail et des périodes d'interruption de l'école consacrées soit à l'emploi soit à la production domestique et (ii) des résultats réels d'obtention du diplôme en utilisant deux cohortes de l'enquête longitudinale nationale sur les jeunes que nous suivons de 16 à 28 ans. Nous discutons de l'évolution des effets du revenu familial et des aptitudes, ces dernières étant décomposées en un facteur d'aptitude latente académique (cognitive) et pratique (technique-mécanique) corrélé avec le revenu familial et les variables de contexte. Nous constatons que le différentiel individuel d'aptitude cognitive et technique prévalant à 16 ans augmentait avec le revenu au début des années 80 mais beaucoup moins au début des années 2000. Nous ne trouvons aucune preuve d'une quelconque "inégalité de trajectoire" basée sur le revenu dans l'une ou l'autre des cohortes, après conditionnement sur les capacités. Parmi tous les résultats liés à l'obtention d'un diplôme et à l'inscription, l'obtention d'un diplôme universitaire est le seul pour lequel l'effet du revenu a augmenté entre les années 1980 et le début des années 2000, mais il n'a pas atteint un niveau plus important que l'effet du revenu sur l'obtention d'un diplôme d'études secondaires. Dans les deux cohortes, les capacités cognitives et techniques sont les facteurs dominants mais elles affectent la plupart des dimensions des trajectoires individuelles et tous les résultats d'obtention du diplôme dans des directions opposées. Cependant, le facteur des capacités cognitives a perdu la moitié de son effet sur l'obtention du diplôme universitaire, tandis que l'impact du facteur technique-mécanique a été plus stable d'une cohorte à l'autre.
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 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 | 0,004 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».