Can a work-readiness program mitigate unemployment scarring: the case of a co-operative education job market
Notice bibliographique
Résumé
Using a two-year-long longitudinal dataset that follows co-operative education (co-op) students’ employment situations, this paper examines how unemployment in the first scheduled co-op work term is associated with un(der)employment in subsequent work terms. Drawing from unemployment scarring theory, the paper also investigates the role of a work-readiness intervention in reversing the potentially negative consequences of unemployment in the first scheduled co-op work term. The results suggest that unemployment in the first co-op work term is associated with underemployment in a subsequent work term. Compared to those who were employed in their first scheduled work term, students who were initially unemployed were just as likely to be employed in their second work term, but they got jobs later, were in jobs with lower seniority, and were paid less than expected. By the third scheduled work term, employment and underemployment were similar between all groups, except that initially employed students continued to earn more, suggesting an earnings penalty for initial unemployment that is consistent with unemployment scarring theory. Critically, participation in a work-readiness intervention reversed this narrative. Intervention participants did better than their unemployed peers in subsequent work terms, and their employment situation was more like that of the initially employed students.
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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 | 0,001 |
| 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 ».