Repetir hasta 4º de Primaria: determinantes cognitivos y sociales según PIRLS
Bibliographic record
Abstract
Este artículo trata de los determinantes de la repetición de curso hasta 4º de Primaria en España. Aprovecha ciertas ventajas de los datos PIRLS, como informar de los conocimientos de los alumnos y las prácticas pedagógicas de los padres antes de Primaria. Se basa en una regresión paso a paso, que introduce sucesivamente el sexo y el trimestre de nacimiento de los alumnos, el hábitat, la diglosia hogar-escuela, el nivel cultural del hogar (libros en casa, estudios de la madre), si los padres enseñaban a leer y contar, los años de escuela infantil, los conocimientos al comenzar de Primaria, diversos tipos de motivación del alumno, la vigilancia de los padres, los recursos didácticos del hogar, la puntuación del alumno en la prueba PIRLS de lectura y tres características del centro: la gestión privada, su nivel medio en la prueba PIRLS de lectura y su tasa de repetición. El estudio encuentra fuertes efectos singulares de los centros sobre la repetición, poco destacados en la investigación hasta ahora. Confirma resultados previos sobre el papel central de las competencias cognitivas, disipando además las dudas sobre la dirección de la causalidad mediante la medida de los conocimientos antes de Primaria. Confirma también la importancia menor de los determinantes sociales y su persistencia tras controlar los cognitivos. Encuentra efectos muy débiles de las prácticas pedagógicas domésticas y escolares, que apenas reducen el efecto residual de las variables de origen social; y sugiere, por último, cómo continuar la investigación sobre los determinantes no cognitivos de la repetición de curso.
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 machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.001 |
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 source (direct Gemma or distilled Codex), 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".