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Enregistrement W2081564375 · doi:10.1108/01437720510597649

The impact of overqualification on job search

2005· article· en· W2081564375 sur OpenAlexaffabout
Steven L. Wald

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Manpower · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueLabor market dynamics and wage inequality
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMatching (statistics)Probit modelSample (material)Differential (mechanical device)Perspective (graphical)ProbitOriginalityEconomicsOrdered probitJob analysisEmpirical researchValue (mathematics)Labour economicsEconometricsPsychologyJob satisfactionSocial psychologyMathematicsManagementStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose The two main purposes of the paper are: first, to provide an empirical test of the widely‐held view among employers that overqualified workers are less committed as evidenced by heightened levels of job search, and second, to evaluate the three explanations of overqualification (matching theory, the theory of differential overqualification, and the career mobility hypothesis) in which job search plays a central role. Design/methodology/approach Maximum likelihood probit estimation is conducted on a sample of employed Canadians aged 18 and over who were surveyed in 2000. Predictors of job search are derived from the economic assumption that the employee's decision to undertake job search depends on a cost‐benefit assessment. Findings The empirical results indicate that overqualified workers are more active job searchers, and lend support to the matching theory view that overqualification is sub‐optimal from the worker's perspective. Originality/value This paper adds to the small number of European studies exploring the connection between overqualification and job search. The impacts of overqualification are especially important for Canadian employers given the high incidence of overqualification of the Canadian work force.

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)0,012
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 enseignants0,087
Score d'incertitude au seuil0,173

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,286 · 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

Citations66
Publié2005
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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