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Enregistrement W3123039795

Estimates of Human Capital in Canada: The Lifetime Income Approach

2010· article· en· W3123039795 sur OpenAlexaboutno aff
Wulong Gu

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGlobal Health Care Issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHuman capitalPhysical capitalEconomicsPopulationFinancial capitalDemographic economicsStock (firearms)Labour economicsPer capitaInvestment (military)Capital intensityCapital deepeningPer capita incomeCapital formationGeographyEconomic growthDemographyPolitical science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper produces an estimate of market-based human capital investment and stock for Canada over the period from 1970 to 2007 based on the lifetime income approach and compares it with that of physical and natural capital investment and stock. It adopts the methodology developed by Jorgenson and Fraumeni, and estimates human capital stock as the expected future lifetime income of all individuals. Human capital investment is estimated as changes in human capital stock due to the addition of new members of the working age population arising from the rearing and education of children and the effect of immigration on human capital. The main findings are as follows: 1. The volume of aggregate human capital rose at an annual rate of 1.7% in Canada for the period 1970 to 2007, and most of the growth is due to the increase in the number of individuals in the working-age population. The rising education level of the Canadian population is also a significant contributing factor to the growth in human capital. 2. The compositional effects of aging of the Canadian population (a movement to a population that is older on average) reduced human capital growth by 0.6% per year over the period 1980 to 2007, while the rising education level increased human capital growth by 0.7% per year over the period. 3. Human capital stock on a per capita basis increased at 0.9% per year for the period 1970 to 1980, due to the rising education attainment during the period. After 1980, human capital stock per capita was virtually unchanged due to two offsetting factors: rising education level which increased human capital stock and the compositional effects of population aging, which reduced human capital stock. 4. The value of human capital investment and stock exceeds the value of physical capital investment and stock, and the ratio of human capital investment and stock to physical capital investment and stock declined over time. In 2007, human capital stock is about four times

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 enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,184

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0070,007
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,362 · 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

Citations0
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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