The intergenerational effect of tuition-free lower-secondary education on children’s nutritional outcomes in Africa
Notice bibliographique
Résumé
One in five child deaths under age 5 are a result of severe wasting. Malnutrition at early ages is linked to lifelong consequences, such as reduced cognitive skills, reduced earnings in adulthood and chronic health conditions. Countries worldwide have committed to addressing child undernutrition, and ending hunger is foundational to the Millennium Development Goals. In this paper, we study the intergenerational effect of providing free tuition in secondary school on future children's nutrition. We combined a novel longitudinal dataset that captures educational policies for 40 African countries from 1990 to 2019 with the Demographic and Health Survey (DHS). We identified three countries that introduced free secondary education several years after implementing free primary education. Exploiting this variation in timing we estimate the additional impact of providing free secondary education over free primary education. Using a difference-in-difference approach, we find that introducing free secondary education significantly reduced wasting. Cohorts exposed to free secondary had an 18% relative decrease in wasting. The impact on cohorts exposed only to free primary was smaller and not statistically significant. Expanding free secondary education has long-term, intergenerational benefits and is an effective path to reducing malnutrition. Results are robust to different specifications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».