Returns to education and occupations for Canadian Aboriginal people
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is twofold. First, drawing on a unique data set, the authors estimate the returns to education for Canadian Aboriginal people. Second, the authors explore the relationship between occupation and the economic well-being, measured as income, of Aboriginal people in an effort to provide a better understanding of the causes of income gaps for Aboriginal people. Design/methodology/approach The data used in this study is the Public Use Microdata File of Aboriginal People’s Survey, 2012. An ordered logit model is used to estimate the key determinants for income groups. Then the marginal effects of each variable, for the probability of being in each category of the outcomes, are derived. Findings All the explanatory variables, including demographic, educational and occupational variables, appeared statistically significant with predicted signs. These results confirmed relationships between income level and education and occupations. Research limitations/implications The data limitation of income, as a categorical variable prevents the precise estimation of the contributions of the dependent variables in dollar amount. Social implications In order to substantially improve the Aboriginal people’s market performance, it is important to emphasise the quality of their education and whether their areas of study could lead them to high-skilled occupations. Originality/value Attention is paid to the types of human capital rather than the general term of education.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».