The Occupational Context of Mismatch: Measuring the Link Between Occupations and Areas of Study to Better Understand Job-Worker Match
Notice bibliographique
Résumé
Scholars have long been interested in the prevalence, causes, and consequences of workers being well matched or poorly matched to their jobs. When studying match along dimensions of education or skill, mismatch has been defined as a deficit or surplus in the level of skill or education, without necessary regard for the relevance of either. More recently researchers have moved beyond this deficit/surplus approach to studying mismatch to ask if workers’ skills or education are relevant to their jobs. In this article we argue that the next step for workers studying job-worker match is to consider the relevance of relevance. We argue in studying the relevance of workers’ education it is necessary to consider and measure the extent to which occupations draw broadly from across educational specialties or hire primarily from pools of workers trained in specific areas. The causes and consequences of not having relevant education will be different in occupations that are closely tied to particular fields of study than in those not linked to any field of study. To facilitate this research agenda we develop seven measures of the link between occupations and fields of study in the Canadian labour market. We test the validity and robustness of these measures. We discuss when each measure is most appropriate and provide an appendix listing values for the three best-performing measures, calculated for Statistics Canada 4-digit occupational codes.
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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 | 0,015 | 0,081 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».