Do Peers Affect Student Achievement? Evidence from Canada Using Group Size Variation
Bibliographic record
Abstract
Nous présentons une première application empirique d'une nouvelle approche développée par Lee (2007) pour estimer les effets de pairs dans un modèle linéaire-en-moyenne. Cette méthode permet de tenir compte des variables non-observées au niveau du groupe et de solutionner le problème de réflexion. Nous estimons les effets de pairs sur la performance scolaire (mesurée par les résultats aux épreuves du ministère de l'Éducation, du Loisir et du Sport) en Mathématiques, en Science, en Français et en Histoire dans les écoles secondaires du Québec. À cette fin, nous utilisons des méthodes de maximum de vraisemblance et de variables instrumentales. Nos résultats corroborent la présence d'effets de pairs. L'effet de pair endogène est positif, lorsqu'il est significatif. En particulier, une hausse d'un point dans la note moyenne de ses pairs accroît la note de l'élève de 0,5 en Français, de 0,65 en Histoire et 0,83 en Math (514). En outre, certains effets contextuels ont de l'importance. À partir de simulations Monte Carlo, nous trouvons qu'une grande variabilité dans la taille des groupes peut réduire les problèmes d'identification faible.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.005 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".