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Enregistrement W6990084884

COVID-19 and the Economic Importance\nof In-Person K–12 Schooling

2021· article· en· W6990084884 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueProject Muse (Johns Hopkins University) · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueCOVID-19 Pandemic Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPopulationResearch methodologyChild careSchool dropout
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La mesure dans laquelle il conviendrait de garder ouverts les établissements d'enseignement de la maternelle à la 12e année est au premier plan des discussions liées à la gestion à long terme de la pandémie. Dans ce contexte, l'importance immédiate de l'éducation de la maternelle à la 12e année pour le reste de l'économie n'a été que timidement évoquée. La suppression de l'enseignement en classe réduit le temps dont disposent les parents d'enfants d'âge scolaire pour travailler, ce qui a pour effet de réduire le revenu versé à ces travailleurs et d'affaiblir l'économie dans son ensemble. Nous traitons de deux indicateurs de cette importance économique et de la façon dont ces indicateurs peuvent être modifiés de manière à mieux refléter le rôle déterminant que joue l'éducation de la maternelle à la 12e année. Le premier indicateur est la taille du secteur, représentée par la fraction du produit intérieur brut qu'il engendre. Le second est la centralité du secteur, soit la mesure dans laquelle il est essentiel au réseau d'activité économique. À l'aide de données tirées du recensement de la population du Canada et des tableaux d'entrées-sorties symétriques, nous démontrons que la prise en compte de ce rôle crucial accroît considérablement l'importance de l'éducation de la maternelle à la 12e année. Abstract: The extent to which elementary and secondary (K–12) schools should remain open is at the forefront of discussions on long-term pandemic management. In this context, little mention has been made of the immediate importance of K–12 schooling for the rest of the economy. Eliminating in-person schooling reduces the amount of time parents of school-aged children have available to work and therefore reduces income to those workers and the economy as a whole. We discuss two measures of economic importance and how they can be modified to better reflect the vital role played by K–12 education. The first is its size, as captured by the fraction of gross domestic product produced by that sector. The second is its centrality, reflecting how essential the sector is to the network of economic activity. Using data from Canada's Census of Population and Symmetric Input–Output Tables, we show how accounting for this role dramatically increases the importance of K–12 schooling.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,128
Score d'incertitude au seuil0,255

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0460,003

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,197 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2021
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