Does working while studying affect education mismatch among youth? Evidence from Zambia
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This paper aims to study the relationship between working while studying in college/university and education mismatch among employed youth in the Zambian labour market. Design/methodology/approach The study uses data from the 2014 School-to-Work Transition Survey and a multinomial logit model to examine three education-mismatch categories: undereducated, matched and overeducated. The paper also examines heterogeneities by education level and gender and uses empirical and subjective approaches of education mismatch. Findings The evidence shows that employed youth who worked while studying have a higher likelihood of having well-matched jobs. The subgroup analysis by education level reveals no significant relationship between working while studying among employed youth with higher education (secondary and above). However, employed youth with lower education (primary and lower) are less likely to be mismatched for the job. The linkage between the education system and the labour market needs to be strengthened to support a smoother school-to-work transition for youth. Additional support to enable exposure to the right type of work during youth's college or university studies could increase job match and reduce labour market inefficiencies. Originality/value The paper provides insights into a significant challenge faced by youth in developing countries, i.e. finding a suitable job for youth's level of education.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».