The Effects of a Training Levy on Training Characteristics and Outcomes: The Case of Quebec
Notice bibliographique
Résumé
In this article, we compare the characteristics of workplace-provided training and its effects on wages in Quebec with other Canadian provinces. It is widely argued that training tends to be under-provided by employers. The institutions of training provision vary across Canada. Quebec is most distinct. With Law 90, it attempted to address what was seen as a distinctly severe problem of under-supply; it required that firms invest a specified proportion of their sales in training or turn over the difference between what they spent and the specified proportion to the government. We use data from the Workplace and Employee Survey to explore the possible effects of this measure. There are differences between Quebec and the other provinces in the incidence of on-the-job and formal training, and in the relations between training and the wage rate. In Quebec, the incidence of on-the-job training is distinctly low and the use of external training providers distinctly high. We suggest that these outcomes are encouraged by Law 90, which encourages employers to use readily documentable forms of training. We also find that the association between on-the-job training and the wage rate is much stronger in Quebec than in the comparator provinces. We argue that this is probably because, being less abundantly provided, on-the-job training is likely to be provided to employees who, on average, are more talented than their counterparts in the rest of Canada. We set our discussion of the possible effects of Law 90 in the context of a broader consideration of the relation between institutions and training choices and outcomes, including international comparison.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».