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Enregistrement W3159453579 · doi:10.5663/aps.v9i2.29383

Over-qualification in the Workforce: Do Indigenous Women and Men Benefit Equally from High Levels of Education?

2021· article· en· W3159453579 sur OpenAlexaffvenueabout
Jungwee Park

Notice bibliographique

Revueaboriginal policy studies · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueRetirement, Disability, and Employment
Établissements canadiensStatistics Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndigenousWorkforceBachelorCensusHigher educationMedicineGerontologyPolitical sciencePopulationEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Using data from the 2016 Census, this study examined the level of education–job mismatch (over-qualification, in particular) in the Canadian labour market among Indigenous women workers aged 25 to 64 who received post-secondary education. Their rate of over-qualification was compared with that of Indigenous men as well as non-Indigenous workers. In doing so, this study aimed to shed some light on the effect of post-secondary education on labour market outcomes by investigating whether Indigenous men and women benefit equally from their post-secondary education. Compared to their non-Indigenous counterparts and Indigenous men, Indigenous women workers with university-level education (bachelor’s degree or higher) were less likely to be over-qualified. Conversely, Indigenous women workers with post-secondary education lower than university level were more likely than non-Indigenous women and Indigenous men to be over-qualified. This pattern persisted after sociodemographic factors were controlled for. The results suggest that, among those with a post-secondary education, higher levels of education were especially advantageous to Indigenous women.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,419
Score d'incertitude au seuil0,974

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,165
Tête enseignante GPT0,491
Écart entre enseignants0,326 · 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 tête enseignante, 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
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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