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Enregistrement W1725154278 · doi:10.47678/cjhe.v36i2.183539

The Labour Market Value of Liberal Arts and Applied Education Programs: Evidence from British Columbia

2006· article· en· W1725154278 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Maria Adamuti‐Trache, Colleen Hawkey, Hans G. Schuetze, Victor Glickman

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Higher Education · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHigher Education Research Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLiberal arts educationGraduation (instrument)EarningsValue (mathematics)Higher educationPerspective (graphical)Investment (military)CohortVocational educationLiberal educationSociologyRate of returnThe artsDemographic economicsPolitical scienceEconomicsEconomic growthPedagogyMedicineFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this article, labour market outcomes of British Columbia graduates from liberal arts and applied education programs are investigated by examining the 1996 cohort of baccalaureate graduates one year and five years after graduation. We argue that the individual return to education has to be analyzed from a multi-dimensional perspective, in relation to initial educational and career goals of graduates who have anticipated both intellectual challenges and economic rewards from their investment in education. The study reveals differences in outcomes (i.e., employment, earnings) by program type, gender and age. Our main conclusion is that graduates from applied education programs experience a more rapid integration into the labour market as compared to graduates from liberal arts education programs. Although earning differences by program type and age either decrease or even disappear over time, earning differences by gender are enhanced five years after graduation. Also, we conclude that graduates from applied education programs establish and accomplish more focused educational and career goals, while graduates from liberal education programs establish broader educational and career goals.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,217
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,296 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations34
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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