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Enregistrement W4411072389 · doi:10.54254/3049-7248/2025.23519

Comparative analysis of public and private secondary school education systems in the United States

2025· article· en· W4411072389 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueJournal of Education and Educational Policy Studies · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSchool Choice and Performance
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical sciencePublic administrationPrivate schoolSchool systemState (computer science)Mathematics educationSociologyPedagogyPsychologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The American secondary education system is defined by a distinctive dual-track structure, where public and private high schools operate in parallel. These two systems demonstrate significant disparities in their governance and funding structures. These structural differences not only influence the experience and formation processes of the student but also have extensive implications for the achievement of educational equity and resource allocation. This research compares public and private high schools in the United States with three dimensions: analyzing teacher characteristics, student demographics, and curricula approaches, using National Centre for Education Statistics (NCES) data and academic research to explore key differences and their causes. These findings illustrate three key differences between educational systems. First, teacher certification and professional autonomy differ significantly, with public schools emphasizing formal standardized requirements and private schools offering more flexibility. Second, student demographics and academic outcomes differ, as public schools serve more diverse socioeconomic backgrounds, whereas private schools often have higher academic performance because of higher socioeconomic factors. Third, curriculum and assessment approaches diverge, as public schools focus on strict accountability and standardization, while private schools emphasize more operational autonomy and offer specialized curricula tailored to specific educational philosophies or student needs.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,211
Score d'incertitude au seuil0,800

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,081
Tête enseignante GPT0,458
Écart entre enseignants0,377 · 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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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