Notice bibliographique
Résumé
This dissertation applies statistical methods to understand labour market issues in China and Canada. The first chapter uses an instrumental variable method to identify the causal effect of migrant networks on the probability of rural-urban labour migration in China. It uncovers a substantial heterogeneity in migrant network effects by gender, age groups, and between people with and without migration experience. Evidence shows that migrant networks affect migration decisions through increasing job tenure and improving work environments of migrants. The second and third chapters answer research questions related to gender wage gap and returns to postgraduate education in Canada. Using a broader set of occupational characteristics than previous studies, the second chapter adopts a quantile decomposition method to reveal that women with different educational levels experience the gender gap for different reasons. DOT-skills used in previous studies are important in explaining the gender gap for most workers in Canada, but not for high-school dropouts and for the top 10% of wage earners among the university-educated workers. For the latter, men working in more competitive jobs and taking more managerial responsibilities are the explanations underlying Canada’s “glass-ceiling” phenomenon. By applying imputation techniques in a novel way, this chapter quantitatively demonstrates that correcting for selection into work makes little difference in estimating the gender gap for individuals with post-secondary education. For individuals without post-secondary education, the use of observed characteristics is sufficient to capture the selection rule. The third chapter documents up-to-date evidence on the decline in returns to postgraduate education relative to four-year university degrees from 1995 to 2010. The return has declined in all major fields of study except engineering and computer science in which workers with postgraduate education have experienced a substantial gain over the same period of time. By focusing on the supply side of the labour market, this paper provides an explanation for the decline in returns to postgraduate education by exploring changes over time in the occupational composition of workers with postgraduate education.
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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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 ».