Schooling, experience, hours of work, and earnings in Canada
Notice bibliographique
Résumé
This study investigates a broad range of factors which might be thought to influence the employment earnings of Canadian males. Micro-data drawn from the 1971 census are analysed, using as a frame of reference the human-capital model derived, and implemented for the United States, by Jacob Mincer. Opening discussion furnishes a detailed critique of the model itself, and of the auxiliary hypotheses required to make it perform empirically. Particular emphasis is laid upon the implicit assumption of perpetual long-run equilibrium and upon the neglect of variables arising on the demand side of the labour market. Generally, it is argued that although the human-capital paradigm may serve as a framework for empirical description, it is inadequate as a scientific theory because it fails to generate a wide array of hypotheses which are clearly susceptible to falsification. Earnings functions are estimated by ordinary least squares for a sample of almost 23,000 out-of-school males who worked, mainly in the private sector, at some time during 1970. Results yielded for Canada by the human-capital specification are compared with those reported by Mincer. The regressions are then expanded to include variables such as industry, region, and occupation, together with other personal attributes. These are found to rival the importance of the orthodox human-capital variables. Contrary to United States results, the elasticity of earnings with respect to weeks (or hours) worked is less than unity. In light of recent analyses which make human-capital investment and labour supply objects of simultaneous decision within a life-cycle context, further investigation is carried out using a simplified, two-equation, linear model in which earnings and hours are both endogenous. Estimates performed by the method of three-stage least squares indicate an elasticity of earnings with respect to hours considerably in excess of unity. However, within particular regional and industrial categories, wages and hours tend to be offsetting. Schooling coefficients, or "rates of return," fall in the 5.25-6.50% range.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».