The Total Effect of Social Origins on Educational Attainment. Meta-Analysis of Sibling Correlations from 18 Countries
Notice bibliographique
Résumé
The sibling correlation (SC) estimates the total effect of family background, or 'social origins,' and may be interpreted as measuring a society’s inequality of opportunity. Its sensitivity to both observed and unobserved factors makes it an all-encompassing measure and an attractive choice for comparative research. We gather and summarise all available estimates of SCs in educational attainment (M = .46, SD = .09), before employing meta-regression to explore variability in these estimates. First, we find significantly lower SCs in Sweden, Norway, Finland, and Denmark than the US, with US correlations on the order of 0.1 -- or 25% -- higher. Most of the other (primarily European) countries for which we find estimates fall in between. Second, we find a novel Great Gatsby Curve-type positive association between income inequality in childhood and the SC, both cross-nationally and within countries over time. This supports theoretical accounts of the Great Gatsby Curve that emphasize the role of educational inequality as a link between economic inequality and social immobility, and implies that greater equality of educational opportunity likely requires a reduction in economic inequality. Additionally, we find that correlations between sisters are modestly higher on average, and we find no overall differences between cohorts.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,104 | 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 ».