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Enregistrement W3009447106

Revisiting the relationship between ability and sheepskin effects of schooling on individual earnings: The case of Pakistan

2018· article· en· W3009447106 sur OpenAlexaboutno aff
Tayyeb Shabbir

Notice bibliographique

RevueEconstor (Econstor) · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePoverty, Education, and Child Welfare
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEarningsDemographic economicsEconomicsLabour economicsFinance
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Significant amount of recent research continues to produce evidence in support of the presence of sheepskin effects in returns to schooling both for developed and developing countries. However, researchers have not made many attempts to identify or empirically test the possible mechanisms that may generate such effects. A few noteworthy exceptions are Flores-Lagunes and Light (2010) for the U. S., Riddle (2008) for Canada and Shabbir & Ashraf (2011) and Shabbir (2013) for Pakistan. Shabbir and Ashraf (2011) summarily reports that the sheepskin effects for rural Pakistan persist in the face of controls for measures of innate and cognitive ability. The present paper revisits this issue and adds value by presenting and discussing all of the relevant empirical estimates in full detail. Further, the present analysis fully updates the review of the literature as well as the various aspects of the pertinent debate surrounding the nature of the sheepskin effects. This study reconfirms that significant sheepskin effects exist for rural Pakistan for diplomas obtained by completing primary, high school and perhaps also FA and BA levels. Further, according to the detailed empirical regression results presented and discussed in this paper, the sheepskin effects prove to be robust both to an inclusion of measure of innate ability (Raven Progressive Matrices) and „cognitive‟ ability (specially administrated tests of literacy and numeracy). This implies that sheepskin effects „signal‟ individual characteristics unrelated to these measures of ability. The findings have significant policy implications about the nature of the private vs. social returns to schooling

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,111
Score d'incertitude au seuil0,222

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,284 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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