What’s in a name? Are surnames derived from trades and occupations associated with lower GCSE scores?
Notice bibliographique
Résumé
In England, there are persistent associations between measures of socio-economic advantage and educational outcomes. Research on the history of names, meanwhile, confirms that surnames in England – like many other countries – were highly socially stratified in their origins. These facts prompted us to wonder whether educational outcomes in England might show variation by surname origin, and specifically, whether surnames with an occupational origin might be associated with slightly lower average GCSE scores than surnames of other origins. Even though surnames do not measure an individual’s socio-economic position, our hypothesis was that in aggregate, the educational outcomes of a group defined in this way might still reflect past social history. In line with the research hypothesis, the results showed that the mean GCSE scores of candidates with occupational surnames were slightly lower than the mean GCSE scores of candidates with other surnames. The difference in attainment was a similar size to the difference expected between candidates half a year apart in age, and much smaller than the “gap” between male and female candidates. The explanation for the identified effect was beyond the scope of the current research, but surname effect mechanisms proposed in the literature include the psychological (e.g., implicit egotism), sociological and socio-genetic.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».