The Effect of Vegetation on Student Achievement in the Toronto District School Board
Notice bibliographique
Résumé
This dissertation builds on past research that has demonstrated positive and significant correlations between student achievement and vegetation. My research extends The Biophillia Hypothesis, which posits that humans receive psychological benefits from being near vegetation, by hypothesizing that schools with greater amounts of nearby vegetation will have better academic outcomes than schools with lesser amounts of vegetation, controlling for key confounders. Data come from student standardized test scores and demographic, obtained from the Toronto District School Board (TDSB) and from measures of satellite images of vegetation surrounding each school, obtained from the Canadian Urban Environmental Health Research Consortium (CANUE). Initial analyses using Pearson’s correlations and OLS regression show positive relationships between vegetation and achievement similar to those found in previous research. However, this dissertation also engages in a unique attempt to investigate whether vegetation has causal effects on school achievement, exploiting a natural experiment made possible by a large ice storm that hit Toronto in 2013 and destroyed approximately 20% of the city’s tree canopy. Several spatial and descriptive statistics were carried out, including Moran’s I, and long-term vegetation change measurements, to examine whether the ice storm was a significant and random event. Fixed Effects (FE) regression models were run to investigate whether proportions of students who met provincial standards in standardized tests dropped due to vegetation loss after the ice storm. These models test for causal impacts of vegetation by comparing levels of achievement before and after the ice storm while controlling for measured confounders such as school-level SES, as well as unmeasured and time-invariant confounders like school climate and culture. Descriptive statistics and OLS regression reveal mixed associations between vegetation and school achievement, while FE regression models did not yield consistent or significant results in support of the initial hypothesis. Implications of these findings for future research are discussed.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».