The Labour Market and Economic Performance of Canada’s First Nations Reserves: The Effect of Educational Attainment and Remoteness
Notice bibliographique
Résumé
The goal of this report is to investigate the relationship between educational attainment, remoteness, and labour market and economic performance at the reserve level for Aboriginal Canadians. The report uses reserve-level data on average earnings, GDP per capita, labour market indicators and distance to a service centre for 312 reserves. Using descriptive statistics, simple correlation and multiple regression analysis, the report draws conclusion on four important questions. First, the report finds that a higher level of educational attainment, on average, has a positive effect on the labour market performance of a reserve. Then, a positive link is found between educational attainment and economic performance (average earnings and GDP per capita). Also, the report finds evidence that remoteness of a reserve plays a role in its labour market and economic performance. Specifically, reserves situated near urban centres fare better than the ones in rural/remote areas and those not connected by road to a service centre all year long (special access). However, when controlling for characteristics of reserves, the very remote reserves seem to fare better than expected in comparison to urban reserves. Yet, when an instrumental variable is used to account for the possibility that educational attainment is endogenous in the model, the remoteness of a reserve appears to play no role in determining reserve labour market or economic performance. Finally, the report also analyses the role of governance on labour market and economic performance. It finds that better governance is correlated to better labour market performance, higher average earnings and higher GDP per capita.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».