Skills heterogeneity among graduate workers: real and apparent overeducation in the Spanish labor market
Notice bibliographique
Résumé
This paper relaxes the assumption of homogeneous skills among graduate workers and proposes a new approach to differentiate between real and apparent overeducation based on the level of cognitive skills actually achieved by the individuals. This proposal is applied to the study of the wage effects of overeducation in the Spanish labor market using data from PIAAC. The results suggest that between a quarter and a half of the graduate workers who appear to be overeducated in the Spanish labor market could be considered as being only apparently overeducated since they show a lower level of skills than that corresponding to their educational level or, alternatively, a level of cognitive skills which is commensurate with their job. Different returns are found for each group of overeducated individuals both when compared with adequately educated peers within a similar level of education (with greater wage penalties for apparently overeducated workers) and when the comparison is done with well-matched co-workers doing a similar job (with a wage premium for real overeducation but no significant returns for apparently overeducated workers). These results point to the need of taking account of skills heterogeneity within an educational level when returns to overeducation are analyzed.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».