MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3186964033

Le lien entre les compétences en numératie et les rendements sur le marché du travail au Québec

2021· article· fr· W3186964033 sur OpenAlex
Raquel Fonseca, Marie Mélanie Fontaine, Catherine Haeck

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueCIRANO Project Reports · 2021
Typearticle
Languefr
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueLabor market dynamics and wage inequality
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNumeracyMicrodata (statistics)WageEarningsDemographic economicsResidencePopulationDemographyPsychologyEconomicsLabour economicsSociologyEconomic growthCensus
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of this study is to estimate the relationship between numeracy skills measured in adulthood and workers' earnings in Quebec. To do so, we use confidential microdata from the Program for the International Assessment of Adult Competencies (PEICA) and the Longitudinal and International Adult Survey (ELIA). This research is primarily descriptive. First, we draw a socio-economic portrait of individuals according to their level of numeracy skills. Second, we measure the wage returns to numeracy skills in Quebec. Our results suggest that for active workers in the Quebec population, a one standard deviation increase in numeracy skills is associated with an average 21% increase in wages, a figure slightly higher than that estimated for the rest of Canada. We also document in detail the variations in these returns for adults with different socio-demographic characteristics. Specifically, we estimate wage returns to numeracy skills by age, gender, country of birth, parental education, industry and type of worker. Finally, in a third step, we assess the extent to which differentials in numeracy skills can explain wage gaps between men and women. Our results suggest that disparities in numeracy skills between these two groups can explain a significant portion of the gender wage gap. Indeed, nearly half of the gender wage gap is attributable to differences in numeracy skills. Compared to men, only 7.1% of women aged 16 to 64 in Quebec have high or very high numeracy skills compared to 14.3% of men. L’objectif de cette étude est d’estimer la relation entre les compétences en numératie mesurées à l’âge adulte et la rémunération des travailleurs au Québec. Pour ce faire, nous utilisons les micros données confidentielles du Programme pour l’évaluation internationale des compétences des adultes (PEICA) et celles de l’Enquête longitudinale et internationale des adultes (ELIA). Cette recherche est principalement descriptive. Dans un premier temps, nous dressons un portrait socioéconomique des individus selon leur niveau de compétences en numératie. Dans un deuxième temps, nous mesurons les rendements salariaux des compétences en numératie au Québec. Nous résultats suggèrent que pour les travailleurs actifs de la population québécoise, une augmentation d’un écart-type des compétences en numératie est associée à une augmentation moyenne de 21 % du salaire, un chiffre légèrement supérieur à celui estimé pour le reste du Canada. Nous documentons également en détail les variations dans ces rendements chez les adultes ayant des caractéristiques sociodémographiques différentes. Concrètement, nous estimons les rendements salariaux des compétences en numératie selon l’âge, le sexe, le pays de naissance, le niveau d’éducation des parents, le secteur d’activité et le type de travailleurs. Finalement, dans un troisième temps, nous évaluons à quel point les différentiels de compétences en numératie peuvent expliquer les écarts salariaux entre les hommes et les femmes. Nos résultats suggèrent que les disparités de compétences en numératie entre ces deux groupes peuvent expliquer une part importante des écarts de salaire entre les sexes. En effet, près de la moitié de l’écart salarial entre les hommes et les femmes est attribuable aux différences de compétences en numératie. Comparativement aux hommes, seulement 7.1 % des femmes de 16 à 64 ans au Québec ont un niveau de compétences en numératie élevé ou très élevé comparativement à 14.3 % des hommes.

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.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,699
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,208 · 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