A study on the distribution of family socio-economic resources on children’s educational opportunities based on linear programming modeling
Notice bibliographique
Résumé
conversion. From the perspective of the family system as a provider of educational resources, the input of various forms of resources into the family environment either helps parents to teach their children, helps them to learn, or is detrimental to the healthy growth of their children. In this paper, based on the nonlinear model of the static resource-opportunity allocation problem study, the objective constraints are added to establish a linear programming model. The column enumeration method is used to solve the linear programming, while the sensitivity of the linear programming is analyzed by pairwise test. On the basis of the random initial solution, a multilayer transportation algorithm is designed as the initial solution to further reduce the time of enumerating columns and complete the construction of the solution framework for the resource-opportunity allocation problem. The model is used to solve the problem of the distribution of socio-economic resources to educational opportunities between “two-child” and “one-child” families. The results show that the socio-economic resources of different families have different opportunities for children’s education, and there are significant differences between different types of “two-child” families in the three aspects of parent-child relationship satisfaction, feelings of parenting, and interpersonal evaluation of the child, with the F-values of 5.265, 4.859, and 5.136, respectively, with a p<0.01. The “last-child advantage” in children's education is related to the number of years of education of the fathers. In the 1949-1969 generation, the average number of years of education of the fathers was only 6.763, while in the 1970-1990 generation, the average number of years of education of the fathers increased to 8.685, and the cultural level of the family as a whole improved significantly, and the mechanism of resource constraints on the cultural level of the family began to take effect. The resource constraint mechanism at the cultural level is beginning to take effect.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».