MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1740161556

Surqualification et sous-qualification des travailleurs sur le marché du travail : le cas du Québec et de l'Ontario en 1991 et 1996

2003· preprint· fr· W1740161556 sur OpenAlexaboutno aff
Claude Montmarquette, Laure Thomas

Notice bibliographique

RevueRePEc: Research Papers in Economics · 2003
Typepreprint
Languefr
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueLabor market dynamics and wage inequality
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReelHumanitiesPolitical scienceRemunerationSociologyBusinessPhilosophyLaw
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This text investigates the causes of the noticeable difference between the education level reached by workers and the level of education required to do their job. This issue is important in order to appreciate the adequacy of the relationship between workplace requirements and the education system. It is observed that the over-qualified workers are usually younger workers. The older workers compensate for their formal lack of education by having more experience. The labor market in Ontario has a better adequacy than the one in Quebec. The outcome of over-qualification or under-qualification is real. Over-qualified individuals are paid more than people who have the proper education for their job. On the other hand, under-qualified individuals are usually paid less. Ce texte examine les raisons pour lesquelles on observe une différence entre le niveau de scolarité atteint par les travailleurs et le niveau requis par l'emploi. Cette question est importante pour apprécier l'adéquation entre le marché du travail et le système éducatif. On remarque que les surqualifiés sont généralement les jeunes travailleurs. Les travailleurs plus âgés compensent le manque de formation par plus d'expérience. L'adéquation est meilleure sur le marché du travail ontarien que québécois. L'effet de la surqualification ou de la sous-qualification sur les salaires est réel. Les individus surqualifiés ont une rémunération plus importante et les individus sous-qualifiés moins importante que les personnes qui ont la formation adéquate pour leur emploi.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,062
Score d'incertitude au seuil0,453

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0050,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,242 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations3
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueRePEc: Research Papers in EconomicsMême sujetLabor market dynamics and wage inequalityTravaux en français237 207