Essays on the economics of education: effects of student sorting and school duration on labor market and educational outcomes
Bibliographic record
Abstract
Cette thèse est composée de deux essais qui analysent l'impact de deux réformes éducatives sur les parcours académiques et des étudiants. Dans le premier chapitre, j'étudie les effets du tri des élèves selon leur habiletés sur les performances scolaires. J'exploite le fait que le système d'admission compétitif dans les lycées en Roumanie conduit à un triage plus prononcé dans les villes avec plus de lycées, même dans les villes aux populations identiques. Cela signifie que les élèves qui obtiennent de meilleurs résultats fréquentent des écoles avec de meilleurs pairs et potentiellement de meilleurs enseignants et d'autres ressources scolaires dans les endroits avec plus d'écoles secondaires. En utilisant des registres d'admission, de diplomation, d'embauche d'enseignants et de dépenses scolaires en Roumanie, j'analyse les canaux sous-jacents par lesquels le tri des étudiants influe sur les performances scolaires. Le deuxième chapitre se concentre sur une politique en Ontario, au Canada, qui a réduit la durée des études secondaires de cinq à quatre ans. Une analyse des effets de cette réforme sur les résultats de l'éducation et du marché du travail, ainsi que des canaux sous-jacents par lesquels la politique a affecté ces résultats est menée
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 | 0.002 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 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".