Doctoral Graduates in Canada and the United States: Who Goes to North America for a Degree and Why
Notice bibliographique
Résumé
The paper uses census data to examine employment and salaries of doctors in Canada and the U.S., as well as their mobility between the two countries. The main conclusions are: 1) the percentage of employment of doctors in the U.S. is significantly higher than in Canada, while in the U.S. educational sector, their concentration is significantly lower than in Canada; 2) income of doctors in the U.S., both in absolute terms and as the growth pace in the 1990's many times greater than earnings their Canadian colleagues; 3) an intense mobility of PhDs takes place between Canada and the USA; 4) in Canada compared to U.S. there are a higher percentage of doctors of foreign origin, which, however, does not cause a significant difference in the income of doctors between these two countries; 5) the most likely cause of such a gap - in slower growth in demand for doctors in Canada than in the U.S., 6), the gap between incomes of doctors of Canada and the United States increased over 1990 despite their considerable labor mobility. Possible explanations: a difference in the quality of training of doctors, lower incomes for those doctors who have recently immigrated to the United States, a strong dedication to their country of Canadian doctors.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,000 |
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.
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 ».