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Record W7162003351 · doi:10.82308/8513

Essays on the economics of education: effects of student sorting and school duration on labor market and educational outcomes

2021· dissertation· en· W7162003351 on OpenAlexaboutno aff
Andrei Munteanu

Bibliographic record

Venuenot available
Typedissertation
Languageen
FieldSocial Sciences
TopicSchool Choice and Performance
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsResearch methodologyEthnic discrimination

Abstract

fetched live from OpenAlex

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.205
Threshold uncertainty score0.594

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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.

Opus teacher head0.012
GPT teacher head0.338
Teacher spread0.327 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2021
Admission routes1
Has abstractyes

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