Notice bibliographique
Résumé
How much of the economic benefit of an education can be attributed to literacy skills? Using Canadian data from the International Adult Literacy Survey (IALS), this paper examines the validity of averaging literacy scores across jurisdictions. It also sets bounds on the proportion of the individual benefit of education that can be explained by level of literacy. Osberg focuses on the methodology behind measures of skills such as literacy and, in so doing, opens an important methodological debate. Direct measures of skill attainment, like the IALS, are used to assess the importance of educational outcome skills—in this case, literacy—in determining labour market outcomes, such as earnings. Policy makers also use them to direct resources most efficiently. These measures of skill are the product of complex statistical procedures. This paper compares the strength of IALS measures with other approaches to estimating the impact of literacy on individual earnings. Osberg shows that for men employed full time and full year, for example, literacy accounts for about 30% of the economic return from education. Whatever way the literacy score is stretched for the full-time, full-year work force, it is always statistically significant. Yet the contribution of literacy can explain 40% to 45% of this return when the question is turned around to ask: what is the maximum fraction of the economic benefit of an education that can be explained by the inclusion of measured literacy skills?
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».