Notice bibliographique
Résumé
This study examines earning a Canadian Master's degree as a lifelong learning pursuit. Data from Statistics Canada's, national, 1997 Survey of 1995 Graduates are used to profile 1995 Master's graduates by graduation age and gender using the age groups, under 25, 25 - 29, 30 - 34, 35 - 39, 40 - 44, 45 - 49 and, 50 and over. Cross-tabulations and chi-square tests are utilized to identify significant relationships and trends. Research questions addressed are: how did the study profiles of Master's graduates by age group and their gender subgroups, differ by region, discipline, reasons for enrolling, study mode (part-time, full-time or combination) and/or educational funding sources? Additionally: how did the post-graduation profiles of Master's graduates by age group and their gender sub-groups, differ by accumulated debt, job search experiences, job characteristics, job- education match, income and/or plans to pursue a Ph.D.? -- It was found that as age increased, so did the percentage of graduates who were female, studied part-time, had no difficulty in the job search, supervised the work of other employees, and earned $50,000 or more per year. The percentage of graduates who said the chance to earn a good income was a very important reason for enrolling and who utilized scholarships decreased as graduation age increased. Graduates aged 40 and over were concentrated in the Humanities, Social Science, Education and Commerce related disciplines. Graduates from Ontario and Quebec (both genders) and males from the Western Provinces and Territories were typically younger than those from other Canadian regions. Less than 35% of 1995 Master's graduates in any age group indicated that they planned to pursue a Ph.D.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».