Relative age effect in formal musical training
Notice bibliographique
Résumé
Access to musical training depends on various factors, such as socioeconomic status and musical background of families, and the child's interest in learning music (related to their openness to experience). In the present study, we show an additional source of selection bias that has gone unnoticed: the relative age of children within the same cohort, when a selection process is implemented. The consequences of this grouping are known as the relative age effect, ranging from academic outcomes to self-esteem. In youth sports, there has been observed an overrepresentation of athletes born in the two first quarters compared to those born later. This study shows a similar unbalance across Spanish music conservatory courses in two samples: a Primary Sample of participants assessed by our research group ( N = 322; 33 % of children born in the first quarter vs. 21 % in the fourth quarter, V = .12) and a Secondary Sample comprised by the complete census of six conservatories in Spain ( N = 2182; 27 % vs. 24 %, V = .04). This bias was larger when computed on those participants selecting the most popular instrument. In our sample, the relative age of the children and adolescents was independent of other sources of selection bias, such as socioeconomic status. Moreover, the relative age effect was stable across conservatory courses, pointing to an enrolment bias and the impact of a lack of adjustment in the conservatory entrance exam.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».