** * Forthcoming MESA Working Paper *** The Effects of Family Income, Parental Education and Other Background Factors on Access to Post-Secondary Education in Canada: Evidence from the YITS
Notice bibliographique
Résumé
This paper exploits the unprecedented rich information available in the Canadian Youth in Transition Survey, Sample A (YITS-A) to investigate issues related to access to post-secondary education (PSE). The questions we ask are basically two-fold: i) What are the various influences on access to PSE of an individual’s background, including more traditional measures such as family income and parental education, as well as a broader set of measures such as high school grades, social/academic “engagement, ” and other cognitive and behavioural influences? and ii) How does including such a more extensive set of variables than has been possible in previous studies change the estimated effects of the more conventionally measured family/parental influences (family income and parental education) on access to PSE, and thus indicate how much of the latter influences operate through (or otherwise proxy) the effects of the broader set of variables, thereby isolating the direct – as opposed to indirect – influence of these traditional measures on access? Utilizing multinomial logit models to capture the choice of level of PSE (i.e., college versus university) we find that parental income is positively related to university attendance, while having only a minor effect on college, but this effect is greatly diminished once parental education is included in the estimation. Similarly, the importance of parental education to
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 ».