Can training and apprentice programs in STEM increase worker life satisfaction and optimism?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Despite the significant relationship between life satisfaction and education, less is known about the connection between life satisfaction and informal learning in the context of training and apprenticeship programs. This paper examines the influence of the LaunchCode program, a novel training and apprentice program in STEM, on participant’s life satisfaction and optimism. We also explore mediating roles of STEM employment and earnings, as well as moderating role of participants’ educational attainment levels. Results We find high life satisfaction and optimism among those who completed both the training course and the apprenticeship component. In addition, we find a significant mediation effect of STEM employment on the relationships between program participation and current life satisfaction, as well as optimism, among the apprenticeship completers. Finally, we find a significant moderation effect of one’s education level on the relationship between program completion and finding a STEM job, such that participants with a college degree are more likely to secure STEM employment through coursework alone. Conclusions Our findings highlight the significance of apprenticeships in increasing life satisfaction and optimism, as well as the importance of STEM employment in explaining the significant effect of apprenticeships on life satisfaction and optimism. These findings suggest that what people do for a living is more important than how much they earn. However, while apprenticeships may offer an alternative route to the labor market, education may still facilitate connections to STEM employment in the absence of an apprenticeship.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».