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Enregistrement W2261083664

Closing the Aboriginal Education Gap in Canada: Assessing Progress and Estimating the Economic Benefits

2015· preprint· en· W2261083664 sur OpenAlexaboutno aff
Matthew Calver

Notice bibliographique

RevueRePEc: Research Papers in Economics · 2015
Typepreprint
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCanadian Policy and Governance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClosing (real estate)Educational attainmentResidenceGender gapDemographic economicsPopulationEconomic growthEconomicsSociologyDemographyFinance
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This report has two major goals. The first goal is to assess progress on the gaps in educational attainment and labour market outcomes between 2001 and 2011 and the consequences of any progress (or lack thereof) for the Canadian economy. The second goal is to produce updated estimates of the benefits of eliminating the educational attainment gap. Utilizing projections of the Aboriginal population in 2031 and data from the 2011 National Household survey, we estimate the effects of closing the educational attainment gap on Aboriginal labour market outcomes and national economic performance. We provide breakdowns of the benefits by province, sex, age, Aboriginal identity, registered Indian status, and residence on- and off-reserve. We project that the direct cumulative economic benefits to Canada of closing the educational attainment gap between 2011 and 2031 could be as large as $261 billion.

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)0,004
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 enseignants0,916
Score d'incertitude au seuil0,612

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,009
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,340 · 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

Citations6
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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