The effect of different types of education on the likelihood of employment in 29 post-communist countries of Eastern Europe and the former Soviet Union
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to study the effects of a variety of levels of education, namely, high school, vocational and university education, on the probability of being employed in Eastern Europe and the former Soviet Union. Design/methodology/approach The data are from two waves of the Life-in-Transition Survey that covers 29 post-communist transitional countries. The number of binary logistic models is estimated to quantify the effects of different types of education on the likelihood of being employed, while controlling for different sets of covariates. Findings The findings reveal that the effect of employment associated with university education is higher than that of vocational education, which in turn is higher than that of high school education. However, the differences between the effects of the various levels of education are not considerable. Any specific level of education is always associated with a higher effect in Eastern Europe as compared to the former Soviet Union. The effect of education is also found to be higher for females than for males. In the former Soviet Union, the positive effect of university and vocational education on employment is found to go down with age. Originality/value This is the first study which compares effect of different types of education on probability of being employed on a diverse sample of 29 post-communist countries over the period of five years.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 découle