STUDENT FINANCIAL AID: THE WHYS, WHENS AND HOWS OF LOANS AND GRANTS
Notice bibliographique
Résumé
This paper addresses the roles of loans and grants as forms of student financial aid. It begins with a simple choice model where individuals decide to pursue post-secondary studies if i) the net benefits of doing so are positive and ii) no financing or liquidity constraints stand in their way. The effects of loans and grants on these two elements of the schooling decision are then discussed. It is argued that based on equity, efficiency, and fiscal considerations, loans are generally best suited for helping those who want to go but face financing constraints, whereas grants are more appropriate for increasing the incentives for individuals from disadvantaged backgrounds to further their studies. Loan subsidies, which make loans part-loan and part-grant, are also discussed, including how they might be used to address “debt aversion”. Given that subsidised loans have a grant (subsidy) element, while grants help overcome the credit constraints upon which loans are targeted, the paper then attempts to establish some general rules for providing loans, for subsidising the loans awarded, and for giving “pure ” grants. It concludes with an application of these principles as embodied in a recent proposal for reforming the student financial system in Canada.
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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 | 0,010 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,019 |
| Communication savante | 0,016 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».