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Enregistrement W4281667840 · doi:10.54932/qxsu8178

The evolution of inequality in education - Trajectories and graduation outcomes in the US

2022· report· fr· W4281667840 sur OpenAlexfundno aff
Christian Belzil, Xingfei Liu

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typereport
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIntergenerational and Educational Inequality Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaAgence Nationale de la RechercheInstitut Polytechnique de Paris
Mots-clésHumanitiesPhilosophyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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 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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,451
Score d'incertitude au seuil0,784

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
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 Opus0,109
Tête enseignante GPT0,397
Écart entre enseignants0,288 · 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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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