Some Economic Consequences of Improving Mathematics Performance
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In this report, we examine how improving mathematics performance has economic consequences through raising high school graduation rates. We investigate the link between higher mathematics achievement in school and subsequent human capital and labor market outcomes. We then predict the effect of improving math skills in grades 8 and 10 on the yield of high school graduates per age cohort. Improved mathematics achievement would most likely raise high school completion rates substantially, with especially strong impacts for lower socioeconomic groups and most minorities. We then present the lifetime economic consequences from a higher yield of high school graduates. In particular, we reviewed the impact on income and tax revenues, social productivity, and reductions in the costs of public health, crime, and public assistance. These lifetime consequences are calculated as gains to the individual students (private), as gains to the taxpayer (fiscal), and as gains to society (social). We simulate the total magnitude of these economic benefits if mathematics achievement in the U.S. were raised to equal that of other developed countries in the OECD, Canada, and a high performer, Finland. Finally, we review the evidence on interventions that have demonstrated effectiveness in improving mathematics achievement in high schools and middle schools. Although this evidence is somewhat sparse, we identify several effective interventions and estimate their costs. Given the substantial economic benefits from raising mathematics skills in high school, these interventions have very high benefit-cost ratios.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle