Revisiting the Labour Market Outcomes Associated with Postsecondary Education: An Analysis of the 2009/2010 Cohort of Canadian University Graduates By Program
Notice bibliographique
Résumé
Drawing on data from the 2009/2010 National Graduate Surveys, this doctoral research builds upon past research comparing the outcomes of university graduates of various postsecondary programs across earnings, objective and subjective work-to-education match, and job satisfaction. This research consists of four areas of study. Statistical analyses first compare fields of study using disaggregated categories of liberal arts and STEM (science, technology, mathematics, and engineering) programs, to determine the extent to which the labour market outcomes vary for graduates of university programs that are traditionally aggregated in the wider literature. The next stage of research analyzes the outcomes of postsecondary graduates of traditional versus non-traditional (distance education) programs. Comparisons of outcomes of university graduates who specialized in bilingual versus technical (i.e., science, technology, engineering, or mathematics) pursuits comprise the third area of study. Finally, statistical models include sociodemographic variables to assess whether traditional dimensions of disadvantage have remained salient in the outcomes of university graduates from the most recent wave of the National Graduate Surveys. Statistical analyses are comprised of descriptive statistics, ordinary least squares (OLS) regression, binary logistic regression, and graphical displays of predicted probabilities. This dissertation revisits the debate regarding the viability of human capital, credentialist, and labour market segmentation approaches. The policy implications of the results are also discussed.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».