Notice bibliographique
Résumé
Western countries have become increasingly diverse in recent decades and these demographic trends are certain to continue. The resulting ethnic diversity is a major challenge to policy-makers, who need to tackle issues of social justice and social integration. Education plays a pivotal role since it is the major stepping stone for the children of immigrants to successful economic integration and also plays a major role in social and political integration more generally since education gives access to the skills, resources and contacts which enable individuals to participate fully in the life of their society. Our central research questions are: Do the descendants of migrants experience equality of educational opportunity relative to their peers from the majority population in their country of residence? Do minorities experience ‘ethnic penalties’ in Western educational systems in addition to the social class disadvantages which we know to be pervasive? Are some minority groups are more successful than others? And do some national contexts provide more favourable conditions for achieving equality of opportunity and avoiding ethnic penalties? The chapters describe the extent to which minorities experience inequality of opportunity in ten Western countries (Belgium, Canada, England and Wales, Finland, France, Germany, the Netherlands, Sweden, Switzerland and the USA) and examine whether disadvantages cumulate or are mitigated across the educational career as a whole. We explore reasons why the children of migrants seem to make greater progress in some countries than others, focusing on the extent to which their parents were ‘positively selected’ and on the nature of each country's educational systems.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,008 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,028 | 0,005 |
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 ».