An Analysis of Skill Mismatch Using Direct Measures of Skills
Notice bibliographique
Résumé
The focus of this study is on the potential causes of skill mismatch, the extent of skill mismatch, the sociodemographic make-up of skill mismatch, and the consequences of skill mismatch in terms of earnings as well as employer sponsored adult education/training. A distinction is made between skill mismatch and education mismatch. The analysis is based on the 2003-2007 Adult Literacy and Lifeskills Survey (ALLS) – a dataset similar to the one that is forthcoming from the Programme for International Assessment of Adult Competencies (PIAAC) in 2013. These studies contain direct measures of key foundation skills as well as measures of the use of certain generic skills at work which allow for a direct measure of skill mismatch. The analysis points to the complex ways in which mismatch is generated and the need for an accurate and up to date measure of mismatch, one that reflects the possibilities for skill gain and skill loss over the lifespan, and reflects differences in the quality of qualifications. Two key findings stand out. First, including supply and demand characteristics in an earnings function reveals that labour demand characteristics are more important than labour supply characteristics in explaining earnings differentials. In other words, skills matter for earnings but only if they are required by the job. This has direct implications for understanding better the causes of mismatch on earnings. Second, the skill content of jobs seems to be an even stronger determinant of participation in employer supported adult education/training than educational attainment or literacy proficiency. The influence of demand characteristics thus tends to outweigh the influence of supply characteristics when employers make the decision to support adult education/training. Addressing mismatch thus requires a careful consideration of both the demand and supply sides of the labour market, so as to understand better the variety of factors which may have a negative impact on the effectiveness of skill formation, skill maintenance, and also skill use.
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 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 | 0,004 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».