Trends in Cognitive Skill Inequalities by \nSocio-Economic Status across Canada
Notice bibliographique
Résumé
Les auteurs documentent les tendances dans les déficits de capacités cognitives pouvant être observées dans l’ensemble du Canada. Ils utilisent pour cela les résultats aux tests du Programme international pour le suivi des acquis des élèves (PISA) sur sept cycles, de 2000 à 2018, afin de brosser le portrait exhaustif des tendances dans la distribution des résultats aux tests au fil du temps et dans les écarts de résultats selon le statut socio-économique (SSE) parental. Ils constatent que les écarts de rendement entre les meilleurs élèves (90e percentile) et les élèves aux prises avec des difficultés (10e percentile) sont importants et représentent plus de quatre années de scolarité. Les auteurs montrent également que les écarts socio-économiques dans les résultats aux tests du PISA en lecture, en mathématiques et en sciences sont importants mais généralement stables dans le temps. Des variations sont relevées dans les écarts qu’affichent les résultats selon le SSE par province, un indicateur de l’étendue de l’inégalité des chances, mais ces variations sont modestes. Abstract: In this article, we document the trends in cognitive skills gaps across Canada. We use Programme for International Student Assessment (PISA) test scores over seven cycles, from 2000 to 2018, to provide an exhaustive portrait of the trends in the test score distribution over time and the score gaps by parental socio-economic status (SES). We find that the achievement gap between top-performing students (90th percentile) and students facing challenges (10th percentile) is large and represents more than four years of schooling. We also show that socio-economic differences in PISA scores for reading, mathematics, and science are large but generally stable over time. There are variations in SES score gaps by province, a proxy for the extent of inequality of opportunities, but these variations are not large.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».