School Entry, Educational Attainment and Quarter of Birth: A Cautionary Tale of LATE
Notice bibliographique
Résumé
Previous studies of the e¤ect of school entry age on educational attainment may be severely biased because they violate the monotonicity assumption needed for LATE. We propose an instrument not subject to this bias and show no e¤ect on children born in the fourth quarter of moving from a December 31 to an earlier cuto¤. To determine whether the IV estimates diverge because of bias or because they estimate di¤erent LATEsm we estimate a structural model of optimal entry age that reconciles the di¤erent IV estimates. Our estimates imply that one standard instrument is badly biased but that the other diverges from ours because it estimates a di¤erent LATE. We also …nd that an early entry age cuto ¤ that is applied loosely (as in the 1950s) is bene…cial but one that is strictly enforced is not. We are grateful to Josh Angrist, Jim Heckman, Claudia Olivetti, Daniele Paserman and participants in seminars at Boston University and the University of Chicago for helpful comments and suggestions. The usual caveat applies. Barua acknowledges funding under NSF-AERA grant xxx. Lang acknowledges
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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 | 0,041 | 0,137 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,009 |
| Communication savante | 0,006 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,016 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 ».