Открытый урок по русскому языку во 2 классе. Тема: Разбор слова по составу.

«Открытый урок по русскому языку во 2 классе. Тема: Разбор слова по составу.»

Урок 48

Раздел: Моя школа.

Лексическая тема: История школьных вещей.

Тема: Разбор слова по составу. (Повторение).

Рассматриваете ли вы исследование состава отходов?… Почему и для чего?

Введение: информация, оставленная на чердаке
Gershman, Brickner & Bratton, Inc. (GBB) располагает обширной библиотекой по твердым отходам. Иногда исторический раздел очень похож на старый чердак моих родителей, но старые «твердые отходы» могут быть интересными. Я провел небольшой «обыск на чердаке», и моей самой ранней соответствующей находкой по составу отходов был документ, в котором обсуждалась ручная сортировка отходов 1966 года. Да, это было 50 лет — вау, золотая годовщина отходов, что ли?

Сообщалось (Kaiser et al. 1968, стр. 142) о том, что четверо мужчин вручную рассортировали многочисленные образцы смешанного мусора по 11 различным категориям (таблица 1), взятые из мусоросжигательного завода в Оушенсайде, штат Нью-Йорк. Цель сортировки 1966 года состояла в том, чтобы установить среднюю более высокую теплотворную способность (HHV) и количественно определить влажность отходов.

Управление твердыми бытовыми отходами — это больше, чем просто захоронение: реклама, образование, инжиниринг, долгосрочное планирование и использование отходов свалочного газа в энергию. в сегодняшних сложных условиях. Мы создали удобную инфографику с 6 советами по улучшению управления свалками и достижению высоких результатов в работе. 6 советов по совершенствованию операций на полигонах. Скачайте прямо сейчас!

Сортировка отходов 101: нужна мотивированная команда
Когда вы думаете об участии в «сортировке мусора», самым важным соображением является отношение. Вне всякого сомнения, у одних сортировщиков точно будет «настроение», а у других — нет. Те, у кого есть отношение, получат какую-то «загадочную болезнь» около 10 утра в первый день такого рода и никогда не вернутся. Способность удерживать сортировочную бригаду в течение пяти дней в таких тяжелых условиях работы обычно является результатом отличного «лидера сортировочной группы», который обладает навыками как мотивационной речи, так и рассказа о своих экологических ценностях с командой по утрам. начальной подготовки.

Однако ключом к тому, чтобы объединить все это для успешной сортировки, является обмен со всей командой ответами на вопросы: «Зачем вы это делаете?» и «Что местное сообщество будет делать с собранной информацией?»

Зачем проводить сортировку отходов?
Сообщество может провести сортировку бытовых отходов, чтобы ответить на один из следующих шести вопросов:

1. Как я могу организовать программу утилизации, не зная, сколько видов вторсырья содержится в потоке бытовых отходов?
2. Как я могу понять, насколько эффективна моя программа утилизации, не зная, сколько вторсырья все еще находится в мусоре?
3. Сколько материалов, не подлежащих вторичной переработке, выбрасывается в тележки для вторичной переработки и становится частью потока остатков в моем MRF?
4. Какие районы сообщества хорошо справляются с количественными и качественными показателями утилизации, и должны ли мы тратить больше средств на образование в некоторых менее активных районах города, чтобы улучшить их показатели утилизации?
5. Мы думаем о программе восстановления органики: сколько пищевых отходов и другой органики выбрасывается в отходы?
6. Если мы думаем, что хотим серьезно рассмотреть установку по переработке отходов в энергию, каковы среднее содержание влаги, теплотворная способность и количество негорючих веществ в потоке отходов?

Управление твердыми бытовыми отходами — это больше, чем захоронение: реклама, образование, инженерия, долгосрочное планирование и преобразование отходов свалочного газа в энергию — это специальности, необходимые в сегодняшней сложной среде. Мы создали удобную инфографику с 6 советами по улучшению управления свалками и достижению высоких результатов в работе.   6 советов по совершенствованию операций на свалках.   Загрузите прямо сейчас!

Сортировка мусора может стоить дорого — что сортировать?
На этот вопрос нет стандартного ответа. Поскольку больше сортировки означает больше затрат, доступный бюджет для любых усилий по сортировке также должен оцениваться на предельной основе «затраты по сравнению с выгодой». Примеры некоторых вопросов, связанных с тем, «что вам на самом деле следует сортировать», следующие:

1. Если у вас нет обширной или активной программы утилизации, а большая часть мусора в вашем жилом комплексе по-прежнему является мусором, сортировка потока мусора на вторсырье, скорее всего, является начальной отправной точкой.
2. Если у вас есть достаточно хорошая программа утилизации и вы надеетесь получить знания, например, чтобы увеличить перенаправление материалов из мусора в тележку для переработки, следует подумать о сортировке потока мусора.
3. Если вы получаете отзыв от своего оператора MRF о том, что перерабатываемые материалы включают большое количество неперерабатываемых материалов, сортировка перерабатываемых материалов для подтверждения наличия неперерабатываемых материалов может привести к подтверждению проблемы и даже поддержать потенциальные целевые программы по связям с общественностью.
4. Если у вас умеренно успешный уровень переработки, а оператор MRF обеспокоен высоким уровнем загрязнения и остатков, вы можете сортировать как отходы, так и вторсырье.

Сколько сортировок в год необходимо проводить?
За последние 30 лет компания GBB провела односезонную, двухсезонную и несколько четырехсезонных сортировок. Причины, по которым рассматриваются эти три подхода, уникальны для конкретных обстоятельств.

Необходимость сортировать отходы для получения минимально значимой информации и данных об изменчивости, которые уже находятся в открытом доступе, сама по себе является интересным вопросом для обсуждения. Например, если у вас нет денег, проводить даже одну сортировку, не говоря уже о нескольких сезонных сортировках, не имеет смысла. Однако для этой статьи предполагается, что средства будут потрачены на какой-то вид отходов, потому что данные о составе действительно важны — кому-то, для чего-то!

Прежде всего, необходимо признать, что существует постоянно меняющийся поток отходов по своей природе. То, что вы покупаете, имеет решающее значение для создания потока отходов. За последние 10 лет произошли значительные изменения в способах доставки и производства упаковки. Феномен «стекло против пластика» и использование более тонкостенных металлических банок также изменили состав отходов с минимальными действиями домовладельцев, если таковые вообще требуются.

Для тех, кто не знаком с историей видов отходов, за последние 30–40 лет были проведены сотни исследований состава отходов. Однако, за исключением, может быть, 2–3-летнего периода сразу после проведения сортировки, фактическое использование фактической информации для принятия решений проблематично, но композиционная линия тренда может быть очень полезной для будущих целей планирования и создания более подробной информации. реалистичное представление о составе потока отходов.

Использование базовых исследований состава отходов важно, когда либо долгосрочные контракты на выполнение работ с частными объектами предусматривают штрафы, связанные с отсутствием поставок отходов, либо может быть показано, что изменение состава потока отходов или вторсырья влияет на производительность системы и/или или экономика проектов.

Сколько материалов вам нужно отсортировать?
Простой ответ: только до уровня конкретных материалов, необходимых для получения ответа на вопрос, почему сортировка проводится в первую очередь. Возможно, это самый запутанный вопрос из всей темы этой статьи, поэтому позвольте мне попытаться проиллюстрировать ответ. Если вы хотите узнать, сколько стекла все еще находится в вашем потоке отходов, вы сортируете стекло. Возможно, вам не придется сортировать стекло на бутылки и банки, а затем, например, на прозрачное стекло, бесцветное стекло и стекло коричневого цвета. Помните, что нужно было просто определить количество стекла в потоке отходов.

Кроме того, только потому, что местный однопоточный комплекс по переработке материалов (MRF) разработал иллюстрацию и список из 40 различных предметов в качестве иллюстраций того, что он может принять, не означает, что сортировка отходов или вторсырья должна быть обязательной. включите эти 40 элементов или любые другие, не включенные в их образовательную иллюстрацию.

Как показано в таблице 2, для исследования штата Калифорния, проведенного в 2008 году, было отсортировано 62 составляющих материала. Это включало традиционную и часто используемую категорию под названием «Другое». В этом обзоре в масштабе штата участвовало множество секторов, производящих отходы, и различные места по всему штату.

Независимо от стоимости сортировки, необходимо признать, что жители Калифорнии также преследуют очень высокие цели по отвлечению внимания и столь же агрессивны с «материальными запретами». Таким образом, политическая ситуация для такой детализации, сделанная за счет средств, предоставленных государством, а не местным самоуправлением, также является одной из причин такой обширной сортировки.

Несмотря на высокую стоимость сортировки отходов и масштабы подробных выходных данных, GBB не видел конкретного отчета, в котором бы резюмировалось, как все подробные данные о результатах сортировки фактически использовались на местном уровне для изменения отходов и/или привычки утилизации в районе исследования. В некоторых случаях законодательные органы могли в основном использовать его для создания новых законов и существенных запретов.

Многие сообщества могут подумать: «Чем больше данных, тем лучше». В некоторых случаях они верны. Но еженедельная сортировка отходов по 30 предметам может быть намного дешевле и проще в проведении, чем сортировка тех же еженедельных образцов по 65 категориям. Кроме того, ценность завершения отбора проб и сортировки гораздо большего количества проб для достижения уровня достоверности 95% по сравнению с уровнем достоверности 90% также весьма сомнительна и считается не представляющей существенной практической пользы для сообщества.

Другим примером чрезмерного количества подкатегорий в сортировке отходов является сортировка электронных отходов. Как показано в Таблице 3, для некоторых видов отходов эта основная категория разбита на 8–10 различных подкатегорий, связанных с электроникой. С подробными подкатегориями GBB увидел, что суммирование всех 8–10 категорий может по-прежнему отражать менее 1% от общего количества сортируемого материала, создавая ненужные затраты на сортировку.

Пластмассы могут представлять собой еще одну область весьма сомнительного детального анализа. Скорее всего, наличие 7–8 типов основных категорий пластика кажется нормальным, но слишком часто мы видим, что сортируется много дополнительных типов пластика, что дополнительно отвлекает от основного процесса сортировки. Если ближайший MRF продает пять типов пластмасс (например, HDPE, LDPE, PET, PVC и смешанные пластмассы), зачем сортировать отходы по 15 категориям пластмасс и иметь пять из них, отмеченных как менее 0,1%. Кажется, что подкатегория под названием «Другие разные пластмассы» подходит, и это может составлять 1–2%, и, таким образом, в любом случае не является значительным количеством.

Бумажные изделия — еще одна категория, в которой наблюдается «злоупотребление сортировкой». Наличие 5–7 основных категорий кажется полезным для процесса принятия решений сообществом, но 10–15 подкатегорий, связанных с документами, кажутся более чем технически оправданными, экономически эффективными или предоставляющими значимые данные для принятия любого решения.

Как вы выбираете материалы для сортировки?
В «старые добрые времена» бэби-бумеров исходные данные сортировки, вероятно, выполнялись по секретному рецепту моей бабушки (немного этого, смешанное с небольшим количеством того, и щепотка этого другого материала ). Ключевым продуктом этих сортов 60-х и 70-х, если их можно назвать «сортами», было около 12 категорий необходимого материала. Пример этих категорий из 1970 представлена ​​в таблице 4 (Kaiser, et al., 1970).

С середины 70-х до конца 80-х все больше поставщиков системного оборудования просили (требовали) гарантировать производительность своих систем или компонентов. В качестве инструмента управления рисками на Национальной конференции по переработке отходов в 1982 году была представлена ​​статистическая основа для проведения исследований состава отходов (Тринклейн, Барбара и др.). Как отмечено в Таблице 5, она состояла примерно из 10 основных категорий отходов.

С лета 1990 г. по весну 1991 г. в округе Кейп-Мэй, штат Нью-Джерси, проводилась четырехсезонная сортировка отходов. Как указано в Таблице 6, эта конкретная сортировка состояла из 25 категорий отходов и была проведена для определения компостируемых и некомпостируемых отходов (Rugg and Hanna 1992).

В конце концов, с большей потребностью и интересом, комитет ASTM D34 по обращению с отходами поднялся, чтобы принять вызов по определению потребностей отрасли. Они работали с подкомитетом Американского общества методов тестирования (теперь называемого ASTM International) по аналитическим методам, чтобы определить стандарты и процедуры для достижения уровня конфиденциальных методов тестирования и протокола.

В 1992 году стандарт D5231 был утвержден и опубликован в качестве метода испытаний для определения состава необработанных ТКО (обозначение D5231–92). Этот протокол сортировки, последний раз утвержденный в 2008 году, стал эталонным подходом для определения того, как отбирать «репрезентативные образцы» отходов для подробной ручной сортировки по составу с описанной методологией, которая может обеспечить анализ с высоким уровнем достоверности (например, с 90% или уровень достоверности 95%).

Эти «репрезентативные» образцы ТБО должны были быть извлечены из установленных грузовиков для сбора отходов после завершения их маршрута. Грузы грузовиков для сбора отходов были выбраны случайным образом, например, при въезде на свалку, в попытке получить набор грузовиков (и образцы весом 200–250 фунтов из каждой загрузки), которые представляли сообщество в этот день. Интересно, что стандарт D5231 гласит: «Что касается случайного выбора транспортных средств, то приемлем любой метод, не вносящий смещения в выборку» (обозначение D5231–9). 2).

Интересно, что конкретный список категорий компонентов, установленный в первоначальном документе Стандарта D 5231 1992 г. и повторно утвержденный в 2008 г., включает только 6 основных типов отходов с 22 позициями, как показано в Таблице 7. Штат Коннектикут как общегосударственное исследование было проведено на 5 станциях удаления или перегрузки твердых отходов и состояло из 68 категорий. Глядя на подробные данные из 1 из 5 мест, из 68 категорий, 18 отражали обнаружение 0,0–0,1% отходов, а еще 12 категорий представляли диапазон 0,2–0,4% отсортированных отходов. Так, 30 из 68 категорий, что составляет менее 50% от общего числа отсортированных категорий, либо не представляли материалов, либо содержали менее 0,5% от всех отсортированных отходов. И эта информация не была бесплатной!

Мы приближаемся к синдрому «иголки в стоге сена»?
Вопрос, поставленный для серьезного рассмотрения, заключается в следующем: сколько времени и денег на консультации и подготовку сортировки, а также на настройку площадки сортировки, распределение пространства, анализ электронных таблиц и оборудование и т. д. тратится с использованием долларов налогоплательщиков или налогоплательщиков, связанных с сортировкой. информация от минимальной до нулевой?

Как упоминалось ранее, каково предполагаемое использование данных сортировки? Знание этого позволило бы объективно планировать усилия по сортировке и создавать затраты, соответствующие фактическим потребностям. Иногда кажется, что консультанту проще предоставить стандартный ответ «длинный список», чем иметь дело с тем, какая информация конкретно необходима для местного процесса принятия решений.

Я считаю, что «цель оправдывает средства». Но если конечное использование данных не определено, скорее всего, будут понесены дополнительные расходы. Если местный однопоточный MRF продает только три сорта волокна (OCC + 2 других смешанных сорта бумаги), зачем сортировать бумагу по 10 категориям? Если ваш MRF продает только пять видов пластика, зачем сортировать пластик по 15 различным категориям? Если у вас есть отдельная программа сбора/переработки электроники, зачем вам знать больше, чем общее количество отсортированной электроники? Является ли дорогостоящий сбор менее значимой информации, которая на самом деле может измениться в следующем месяце или в следующем году, экономически целесообразным для сообщества?

Наконец, недавнее (источник не указан) исследование из нескольких источников в масштабе штата включало следующее объединение выводов: проводить одно и то же исследование каждые 7–10 лет, и материалы должны оставаться максимально близкими к тем, которые использовались в текущем исследовании, чтобы обеспечить сопоставимость данные. Автор предполагает, что конкретная рекомендация вызывает вопрос: не было ли слишком много категорий сортировки в первоначальном исследовании, и не слишком ли дорого стоила оценка сортировки для конечной полезности данных?

Поскольку почти все современные исследования по сортировке отходов содержат резюме, объединяющее данные примерно в 10–12 общих ключевых категорий, возможно, нам следует начать с этой группы для текущих сортировок, как и четыре человека, которые работали возле мусорной ямы. пытаясь выполнить сбор полезных данных о сортировке отходов в 1966?

Каталожные номера
Обозначение D 5231–92. Повторно утвержден в 2003 г. «Стандартный метод испытаний для определения состава необработанных твердых бытовых отходов». ASTM International: Западный Коншохокен, Пенсильвания. Шесть страниц.

Кайзер, Э. Р., К. Д. Зейт и Дж. Б. МакКаффери. 1968. «Отходы и остатки муниципальных мусоросжигательных заводов». Материалы Национальной конференции по мусоросжигательным заводам 1968 года: Нью-Йорк, штат Нью-Йорк, с. 142, 144.

Кайзер, Э. Р., К. Циммер и Д. Каснер. 1970. «Отбор проб и анализ твердых отходов и остатков мусоросжигательных заводов». Материалы 1970 Национальная конференция мусоросжигателей: Цинциннати, Огайо, с. 26.

Рагг, Мак и Набил К. Ханна. 1992. Материалы Второй конференции США по управлению твердыми бытовыми отходами: Арлингтон, штат Вирджиния, 2–5 июня 1992 г., с. 321.

Тринкляйн, Барбара Дж. 1982. «Прикладной статистический подход к отказу от композиционного анализа». Корпорация MITRE, материалы Национальной конференции по переработке отходов 1982 года: Бедфорд, Массачусетс. п. 365. 

Улучшает ли сортировка учащихся результаты? Анализ состава класса

Автор

Перечислено:

• Кортни А. Коллинз
• Ли Ган

Зарегистрировано:

• Ли Ган

Abstract

В этом документе рассматриваются решения школ по сортировке учащихся по разным классам и то, как эти процессы сортировки влияют на успеваемость учащихся. Существует два потенциальных эффекта, возникающих в результате создания в школах однородных классов: «эффект слежения», который позволяет учителям сосредоточить свое внимание на более узком круге учащихся, и эффект сверстников, когда на достижения конкретного учащегося влияет качества сверстников в его классе. В школах с однородной сортировкой как эффект отслеживания, так и эффект сверстников должны приносить пользу учащимся с высокими показателями. Однако эффекты будут работать в противоположных направлениях для учащегося с низкой успеваемостью; он выиграет от эффекта слежения, но эффект сверстников должен снизить его оценку. В этой статье делается попытка определить чистый эффект для учащихся с низкой успеваемостью, чтобы понять все последствия сортировки для всех учащихся. Мы используем уникальный набор данных на уровне учащихся из Независимого школьного округа Далласа, который связывает учащихся с их реальными классами и показывает полное распределение учащихся в классе. Мы обнаруживаем значительные различия в методах сортировки в разных школах и используем эти различия для определения влияния сортировки на успеваемость учащихся. Применяя уникальный метод инструментальных переменных, мы обнаружили, что однородная сортировка по предыдущей успеваемости значительно улучшает результаты учащихся по математике и чтению. Этот эффект присутствует для учащихся по всему распределению баллов, что позволяет предположить, что чистый эффект сортировки полезен как для учащихся с высокими, так и с низкими показателями. Мы также изучаем влияние сортировки по другим параметрам, таким как статус одаренных и талантливых, статус специального образования и ограниченное владение английским языком.

Предлагаемое цитирование

Ручка: RePEc:nbr:nberwo:18848
Примечание: ED

как

HTMLHTML с абстрактным простым текстомпростой текст с абстрактнымBibTeXRIS (EndNote, RefMan, ProCite)ReDIFJSON

Скачать полный текст от издателя

Ссылки перечислены в IDEAS

как

HTMLHTML с абстрактным простым текстомпростой текст с абстрактнымBibTeXRIS (EndNote, RefMan, ProCite)ReDIFJSON

1. Вейли Динг и Стивен Ф. Лерер, 2007 г. « Влияют ли сверстники на успеваемость учащихся в средних школах Китая? «, Обзор экономики и статистики, MIT Press, vol. 89(2), страницы 300-312, май.
   • Стивен Лерер, 2005 г. « Влияют ли сверстники на успеваемость учащихся в средних школах Китая? «, Рабочий документ 1047, экономический факультет Королевского университета.
   • Вейли Динг и Стивен Ф. Лерер, 2006 г. « Влияют ли сверстники на успеваемость учащихся в средних школах Китая? «, Рабочие документы NBER 12305, Национальное бюро экономических исследований, Inc.
2. Эренберг, Рональд Г. и Брюэр, Доминик Дж., 1994. Имеют ли значение характеристики школы и учителя? Доказательства из старшей школы и за ее пределами ,» Обзор экономики образования, Elsevier, vol. 13(1), страницы 1-17, март.
3. Каллен, Джули Берри и Джейкоб, Брайан А. и Левитт, Стивен Д., 2005 г. « Влияние выбора школы на успеваемость учащихся: анализ государственных школ Чикаго », Журнал общественной экономики, Elsevier, vol. 89(5-6), страницы 729-760, июнь.
   • Джули Берри Каллен, Брайан Джейкоб и Стивен Левитт, 2000 г. Влияние выбора школы на успеваемость учащихся: анализ государственных школ Чикаго ,» Рабочие документы NBER 7888, Национальное бюро экономических исследований, Inc.
4. Лаура М. Аргис, Дэниел И. Рис и Доминик Дж. Брюэр, 1996 г. « Отказ от американских школ: акции по нулевой стоимости? «, Журнал анализа политики и управления, John Wiley & Sons, Ltd., vol. 15(4), страницы 623-645.
5. Рэндалл Ребэк и Джули Берри Каллен, 2006 г. На пути к наградам: школьные игры в соответствии с системой отчетности по результатам ,» Рабочие бумаги 0601, Барнард-колледж, экономический факультет.
   • Джули Берри Каллен и Рэндалл Ребак, 2006 г. « Работа над получением наград: школьные игры в рамках системы отчетности по результатам ,» Рабочие документы NBER 12286, Национальное бюро экономических исследований, Inc.
6. Джошуа Д. Ангрист и Виктор Лави, 1999 г. Использование правила Маймонида для оценки влияния размера класса на успеваемость ,» Ежеквартальный журнал экономики, Oxford University Press, vol. 114(2), страницы 533-575.
7. Эйде, Эрик и Шоуолтер, Марк Х., 1998 г. » Влияние качества школы на успеваемость учащихся: метод квантильной регрессии ,» Письма по экономике, Elsevier, vol. 58(3), страницы 345-350, март.
8. Дубин, Джеффри А. и Макфадден, Дэниел Л., 1984 г. « Эконометрический анализ запасов и потребления бытовых электроприборов «, Эконометрика, Эконометрическое общество, том. 52(2), страницы 345-362, март.
9. Браун, Байрон В. и Сакс, Дэниел Х., 1975 г. « Производство и распространение когнитивных навыков в школах », Журнал политической экономии, University of Chicago Press, vol. 83(3), страницы 571-593, июнь.

Полные ссылки (включая те, которые не соответствуют элементам в IDEAS)

Цитаты

Цитаты извлекаются проектом CitEc, подпишитесь на его RSS-канал для этого элемента.

как

HTMLHTML с абстракциейпростой текстпростой текст с абстракциейBibTeXRIS (EndNote, RefMan, ProCite)ReDIFJSON

Процитировано:

1. Жоао Фирмино и Луис Катела Нуньес и Ана Балкао Рейс и Кармо Сибра, 2018. » Состав класса и успеваемость учащихся: свидетельство из Португалии ,» Серия рабочих документов Nova SBE wp624, Universidade Nova de Lisboa, Nova School of Business and Economics.
2. Томмазо Агастисти и Патриция Фальцетти, 2017 г. » Межклассовая сортировка внутри школ и результаты тестов: эмпирический анализ итальянских неполных средних школ ,» Международный обзор экономики, Springer; Экономика счастья и межличностные отношения (НАСЛЕДНИКИ), том. 64(1), страницы 1-45, март.
3. Долорес Валадес, Хулиан Бетанкур и Хуан Франсиско Флорес Браво, Елена Родригес-Навейрас и Африка Борхес, 2020. « Оценка влияния группировки учащихся с высокими способностями в академических достижениях и творчестве », Устойчивое развитие, MDPI, vol. 12(11), страницы 1-21, июнь.
4. Павел Буковски, 2020. Студенческая мобильность и сортировка студентов ,» Господарка Народова. Польский экономический журнал, Варшавская школа экономики, выпуск 3, страницы 5-34.
5. Жоао Фирмино, 2018 г. « Эффекты состава класса и школьное благосостояние: данные из Португалии с использованием панельных данных «, Рабочие бумаги 2018/14, Институт экономики Барселоны (IEB).

Наиболее подходящие товары

Это элементы, которые чаще всего цитируют те же работы, что и этот, и цитируются теми же работами, что и этот.

1. Гилпин, Грегори А., 2012 г. Заработная плата учителей и их квалификация: анализ с использованием квантильной регрессии ,» Обзор экономики образования, Elsevier, vol. 31(3), страницы 15-29.
2. Себастьян Галиани и Рикардо Перес-Трулья, 2013 г. « Управление школами в развивающихся странах », CEDLAS, Рабочие документы 0147, CEDLAS, Национальный университет Ла-Платы.
3. Луис Беккариа и Пабло Альфредо Глузманн, 2013 г. Medición de los Ingresos y la Pobreza Oficial en América Latina y el Caribe ,» CEDLAS, Рабочие документы 0148, CEDLAS, Национальный университет Ла-Платы.
4. Алехандра Мизала и Пилар Ромагера, 2002 г. « Справедливость и образовательная эффективность », Журнал Economía, Латиноамериканская и карибская экономическая ассоциация — LACEA, vol. 0 (весна 20), страницы 219-274, январь.
   • Алехандра Мизала и Пилар Ромагера, 2002 г. « Справедливость и образовательная эффективность », Документос де Трабахо 136, Centro de Economía Aplicada, Чилийский университет.
5. Ма, Линджи и Кенкер, Роджер, 2006 г. » Методы квантильной регрессии для моделей рекурсивных структурных уравнений ,» Журнал эконометрики, Elsevier, vol. 134(2), страницы 471-506, октябрь.
   • Линджи Ма и Роджер Кенкер, 2004 г. » Методы квантильной регрессии для моделей рекурсивных структурных уравнений ,» Рабочие документы CeMMAP CWP01/04, Центр методов и практики микроданных, Институт финансовых исследований.
6. Корак, Майлз и Лаузон, Даррен, 2009 г.. » Различия в распределении успеваемости в средней школе: роль размера класса и времени обучения ,» Обзор экономики образования, Elsevier, vol. 28(2), страницы 189-198, апрель.
   • Лозон, Даррен и Корак, Майлз, 2005 г. « Различия в распределении успеваемости в средней школе: роль размера класса и времени обучения ,» Серия аналитических исследований отрасли 2005270e, Статистическое управление Канады, Отдел аналитических исследований.
   • Корак, Майлз и Лаузон, Даррен, 2010 г. Различия в распределении успеваемости в средней школе: роль размера класса и времени обучения ,» Документы для обсуждения IZA 4824, Институт экономики труда (ИЗА).
7. repec:zbw:rwidps:0002 не указан в IDEAS
8. Паскаль Брессу, Фрэнсис Крамарц и Коринн Прост, 2009 г. « Подготовка учителей, размер класса и результаты учащихся: обучение на ошибках административного прогнозирования », Экономический журнал, Королевское экономическое общество, том. 119(536), страницы 540-561, март.
   • Паскаль Брессу, Фрэнсис Крамарц и Коринн Прост, 2009 г. « Подготовка учителей, размер класса и результаты учащихся: обучение на ошибках административного прогнозирования », Экономический журнал, Королевское экономическое общество, том. 119(536), страницы 540-561, март.
   • Брессу, Паскаль и Крамарц, Фрэнсис и Прост, Коринн, 2008 г. Подготовка учителей, размер класса и результаты учащихся: уроки на ошибках административного прогнозирования ,» Документы для обсуждения IZA 3871, Институт экономики труда (ИЗА).
   • Паскаль БРЕСУ, Фрэнсис Крамарц и Коринн ПРОСТ, 2008 г. « Подготовка учителей, размер класса и результаты учащихся: обучение на ошибках административного прогнозирования », Рабочие бумаги 2008-28, Центр исследований в области экономики и статистики.
9. Кан, Чанхуэй, 2007 г. Эффекты сверстников в классе и успеваемость: данные квази-рандомизации из Южной Кореи ,» Журнал городской экономики, Elsevier, vol. 61(3), страницы 458-495, май.
10. Грегори А. Гилпин и Антон Беккерман, 2012 г. « Экономически эффективный найм в средних школах США: оценка оптимального количества учителей и качественных решений ,» Письма по прикладной экономике, Taylor & Francis Journals, vol. 19(14), страницы 1421-1424, сентябрь.
    • Антон Беккерман и Грегори Гилпин, 2011 г. » Экономически эффективный наем в средних школах США: оценка оптимального количества учителей и решений по качеству ,» Рабочие документы ЦАЭПР 2011-007, Центр прикладной экономики и политических исследований, экономический факультет, Университет Индианы в Блумингтоне.
11. Ханушек, Эрик А. и Кейн, Джон Ф. и Ривкин, Стивен Г., 2004 г. «Разрушение по сравнению с улучшением Тибу: затраты и выгоды от смены школы », Журнал общественной экономики, Elsevier, vol. 88(9-10), страницы 1721-1746, август.
    • Эрик А. Ханушек, Джон Ф. Кейн и Стивен Г. Ривкин, 2001 г. Разрыв в сравнении с улучшением временного разрыва: затраты и выгоды от смены школы ,» Рабочие документы NBER 8479, Национальное бюро экономических исследований, Inc.
12. Пьетро Гарибальди, Франческо Джавацци, Андреа Ичино и Энрико Ретторе, 2012 г. « Стоимость обучения в колледже и время для получения степени: данные о перерывах в обучении », Обзор экономики и статистики, MIT Press, vol. 94(3), страницы 699-711, август.
    • Пьетро Гарибальди, Франческо Джавацци, Андреа Ичино и Энрико Ретторе, 2007 г. Стоимость колледжа и время для получения степени: данные о перерывах в обучении , » Блокноты Карло Альберто 38, Коллегио Карло Альберто.
    • Пьетро Гарибальди, Франческо Джавацци, Андреа Ичино и Энрико Ретторе, 2007 г. « Стоимость обучения в колледже и время для получения степени: данные о перерывах в обучении », Рабочие документы NBER 12863, Национальное бюро экономических исследований, Inc.
    • Франческо Джавацци, Пьетро Гарибальди, Андреа Ичино и Энрико Ретторе, 2009 г.. » Стоимость колледжа и время для получения степени: данные о перерывах в обучении ,» Рабочие бумаги 354, IGIER (Институт экономических исследований Инноченцо Гаспарини), Университет Боккони.
    • Гарибальди, Пьетро и Джавацци, Франческо и Ичино, Андреа и Ретторе, Энрико, 2007 г. « Стоимость обучения в колледже и время для получения степени: данные о перерывах в обучении », Документы для обсуждения CEPR 6106, C.E.P.R. Дискуссионные документы.
13. Мэри А. Берк и Тим Р. Сасс, 2013 г. Влияние сверстников в классе и успеваемость учащихся , » Журнал экономики труда, University of Chicago Press, vol. 31(1), страницы 51-82.
    • Мэри А. Берк и Тим Р. Сасс, 2006 г. « Влияние сверстников в классе и успеваемость учащихся », Рабочие бумаги wp2006_02_02, экономический факультет Университета штата Флорида.
    • Мэри А. Берк и Тим Р. Сасс, 2011 г. « Влияние сверстников в классе и успеваемость учащихся «, Документ для обсуждения государственной политики 11-5, Федеральный резервный банк Бостона.
    • Мэри А. Берк и Тим Р. Сасс, 2008 г. « Влияние сверстников в классе и успеваемость учащихся «, Рабочие бумаги 08-5, Федеральный резервный банк Бостона.
14. Дэвид С. Ли и Томас Лемье, 2010 г. « Планы разрыва регрессии в экономике », Журнал экономической литературы, Американская экономическая ассоциация, том. 48(2), страницы 281-355, июнь.
    • Дэвид С. Ли и Томас Лемье, 2009 г. Планы разрыва регрессии в экономике ,» Рабочие бумаги 1118, Принстонский университет, факультет экономики, отдел производственных отношений.
    • Дэвид С. Ли и Томас Лемье, 2009 г. « Планы разрыва регрессии в экономике », Рабочие документы NBER 14723, Национальное бюро экономических исследований, Inc.
15. Оу, Дуншу, 2010 г. « Уходить или не уходить? Регрессионный анализ прерывистости последствий провала выпускного экзамена средней школы », Обзор экономики образования, Elsevier, vol. 29(2), страницы 171-186, апрель.
    • Дуншу Оу, 2009 г. « Уходить или не уходить? Регрессионный анализ разрыва влияния провала выпускного экзамена средней школы », Документы для обсуждения КООС dp0907, Центр экономической эффективности, LSE.
    • Оу, Дуншу, 2009 г. « Уходить или не уходить?: регрессионный анализ разрыва влияния проваленного выпускного экзамена средней школы », Онлайн-документы LSE Research по экономике 28278, Лондонская школа экономики и политических наук, библиотека LSE.
    • Дуншу Оу, 2009 г. « Уходить или не уходить? Регрессионный анализ разрыва влияния провала выпускного экзамена средней школы », Документы для обсуждения в ЦВЕ 0107, Центр экономики образования, Лондонская школа экономики.
    • Оу, Дуншу, 2009 г. « Уходить или не уходить? Регрессионный анализ разрыва влияния провала выпускного экзамена средней школы », Онлайн-документы LSE Research по экономике 51589, Лондонская школа экономики и политических наук, библиотека LSE.
16. Барриос-Фернандес, Андрес и Бовини, Джулия, 2021 г. « Пора учиться: Школьные учреждения и возвращение к учебному времени «, Обзор экономики образования, Elsevier, vol. 80(С).
    • Барриос Фернандес, Андрес и Бовини, Джулия, 2017 г. « Пришло время учиться: понимание различий в возврате ко времени обучения «, Онлайн-документы LSE Research по экономике 86618, Лондонская школа экономики и политических наук, библиотека LSE.
    • Андрес Барриос Фернандес и Джулия Бовини, 2017 г. « Пришло время учиться: понимание различий в возврате ко времени обучения «, Документы для обсуждения КООС dp1521, Центр экономической эффективности, LSE.
17. Камминс, Джозеф Р., 2017 г. » Неоднородные эффекты лечения в низшей колеи: Повторный визит кенийского эксперимента в начальной школе ,» Обзор экономики образования, Elsevier, vol. 56(С), страницы 40-51.
    • Джозеф Камминс, 2016 г. Гетерогенные эффекты лечения в низших классах: пересмотр кенийского эксперимента в начальной школе , » Рабочие бумаги 201615, Калифорнийский университет в Риверсайде, факультет экономики.
18. Эппл, Деннис и Фиглио, Дэвид и Романо, Ричард, 2004 г. « Конкуренция между частными и государственными школами: тестирование стратификации и ценовых прогнозов «, Журнал общественной экономики, Elsevier, vol. 88 (7-8), страницы 1215-1245, июль.
    • Деннис Эппл, Дэвид Фиглио и Ричард Романо, 2000 г. Конкуренция между частными и государственными школами: проверка прогнозов стратификации и ценообразования ,» Рабочие документы NBER 7956, Национальное бюро экономических исследований, Inc.
19. Пилар Бенейто и Инес Роселл, 2018 г. « Гендерные реакции на конкурентное давление в колледже: план разрыва регрессии », Дискуссионные документы по экономическому поведению 0518, Университет Валенсии, ERI-CES.
20. Фертиг, Майкл, 2003 г. Образовательная продукция, эндогенное формирование групп сверстников и состав класса — данные исследования 9 PISA 2000 г.0189 ,» Документы для обсуждения RWI 2, RWI — Лейбниц-Институт для Wirtschaftsforschung.
    • Фертиг, Майкл, 2003 г. «Образовательная продукция , эндогенное формирование групп сверстников и состав класса — данные исследования PISA 2000 », Ежегодная конференция Королевского экономического общества 2003 г. 76, Королевское экономическое общество.
    • Фертиг, Майкл, 2003 г. «Образовательная продукция , формирование эндогенных групп сверстников и состав класса – данные исследования PISA 2000 г.», Документы для обсуждения IZA 714, Институт экономики труда (ИЗА).
21. Диетт, Тимоти М. и Увайфо Ойелере, Рут, 2012 г. « Оказывают ли значительный приток иммигрантов негативное влияние на образование? Уроки системы государственных школ Северной Каролины », Документы для обсуждения IZA 6561, Институт экономики труда (ИЗА).

Подробнее об этом изделии

Классификация JEL:

• I21 — Здравоохранение, образование и социальное обеспечение — — Образование — — — Анализ образования

НЭПовские поля

Эта статья была анонсирована в следующих отчетах НЭПа:

• НЭП-ЭДУ-2013-03-16 (Образование)
• НЭП-УРЭ-2013-03-16 (Экономика города и недвижимости)

Статистика

Доступ и статистика загрузки

Исправления

Все материалы на этом сайте предоставлены соответствующими издателями и авторами. Вы можете помочь исправить ошибки и упущения. При запросе исправления, пожалуйста, укажите дескриптор этого элемента: RePEc:nbr:nberwo:18848 . См. общую информацию о том, как исправить материал в RePEc.

По техническим вопросам, касающимся этого элемента, или для исправления его авторов, названия, реферата, библиографической информации или информации для загрузки, обращайтесь: . Общие контактные данные провайдера: https://edirc.repec.org/data/nberrus.html .

Если вы создали этот элемент и еще не зарегистрированы в RePEc, мы рекомендуем вам сделать это здесь. Это позволяет связать ваш профиль с этим элементом. Это также позволяет вам принимать потенциальные ссылки на этот элемент, в отношении которых мы не уверены.

Если CitEc распознал библиографическую ссылку, но не связал с ней элемент в RePEc, вы можете помочь с помощью этой формы .

Если вы знаете об отсутствующих элементах, ссылающихся на этот, вы можете помочь нам создать эти ссылки, добавив соответствующие ссылки таким же образом, как указано выше, для каждого ссылающегося элемента.