Students’ aid policies: a comparative mixed-method study of two federal cases
Notice bibliographique
Résumé
In the last decades, OECD countries witnessed more than one way of designing students’ aid policies, under a predominant trend of decentralizing their governance. However, this decentralizing process carried the seeds of its own contradictions. The central paradox is that these policies remained multi-issue and multi-actor, making them likely to fall under the double-hand of different governmental levels. Federal countries constitute a laboratory to study the “decentralization experiment” in its absurdity. For this reason, the PhD project proposes a comparison between two federal cases (i.e. the United States and Canada), and in time (between 1930 and 2018), using a mixed-method. The analysis is also extended in a discussion of four embedded deviant case studies (Alaska, New York, Prince Edward Island and Quebec). Albeit usually simplified as paradigmatic cases for liberal, elitist, loan-oriented and tightfisted aid systems, the United States and Canada have proved to be more generous over student aid than what is expected from their respective welfare regime. Nevertheless, behind this engagement, I uncover an intergovernmental contention of powers and responsibilities embedded within deeply rooted federal institutions. With a focus on federal structures and dynamics, I also reveal potential political and economic incentives behind student aid. Beyond the common belief that students’ aid exists solely to help students, the thesis shows how these policies might be more grounded in institutional factors than student- related considerations.
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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 | 0,022 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».