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Enregistrement W1542075583

Labour Outcomes of Graduates and Dropouts of High School and Post-secondary Education: Evidence for Canadian 24- to 26-year-olds in 2005

2010· preprint· en· W1542075583 sur OpenAlexafffundabout
Pierre Lefèbvre, Philip Merrigan

Notice bibliographique

RevueÉrudit documents and data repository (Érudit Consortium, University of Montreal) · 2010
Typepreprint
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueLabor market dynamics and wage inequality
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesCanada Millennium Scholarship Foundation
Mots-clésCeteris paribusDemographic economicsHigher educationPolitical sciencePsychologyDemographyMedical educationGerontologyEconomicsSociologyMedicineEconomic growth
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this research is to estimate the impact of education, with a particular focus on education levels lower than a university diploma, on the labour market and social outcomes of the 24- to 26-year-old Canadians found in the fourth wave of the Youth in Transition Survey (YITS), conducted by Statistics Canada in 2006. We focus on differences between individuals who did not pursue college or university level degrees. We find that dropouts perform very poorly for most of the outcomes we analyse. Our most important result is that males who finish their high-school degree very late (after 19 years of age), perform, ceteris paribus, at many levels like dropouts. This suggests that policy makers should be taking a very close look at “second chance” or “adult education” programs across Canada.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,134
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,224 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2010
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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