Notice bibliographique
Résumé
This paper surveys earnings differences for workers who followed different types of secondary and tertiary education. [The authors] perform two comparisons: (a) for those whose schooling attainment does not surpass high school, [the authors] compare those who followed the technical path or specialty vis-a-vis those who followed a humanistic or general one; and (b) for those whose schooling attainment reached the tertiary level, [the authors] compare those who attended a (three years or more) vocational program vis-a-vis those who pursued a university degree. The comparisons are performed following a matching approach as in Nopo (2008) and represent 13 Latin American countries for the period comprised between 1995 and 2009. The results indicate that: (a) at the secondary level, workers who followed the technical path earn between five per cent and 10 per cent more than their peers who followed the humanistic path, the gaps are homogeneous along the earnings distribution and this did not change much during the period of analysis; and (b) at the tertiary level, workers who attended college earn between 40 per cent and 50 per cent more than their peers who attended technical studies, and this gap is increasing along the earnings distribution (that is, there are higher earning gaps for higher earnings workers) and increased between 10 and 20 percentage points during the period.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».