Postsecondary pathways and graduate earnings: does transfer make cents?
Notice bibliographique
Résumé
Post-secondary education (PSE) experienced explosive growth and diversification over the past century, affording students a range of increasingly complex pathways that they can travel to acquire a credential. In various jurisdictions, governments have made significant investments to facilitate student uptake of unconventional transfer pathways that involve stops at multiple institutions. But, there has been limited effort to understand the impact of travelling these unconventional pathways on graduate labour market outcomes. Moreover, existing studies across many jurisdictions typically lack access to detailed measures of academic performance, demographics, and other pertinent controls that could explain the relationship between PSE pathway uptake and labour market outcomes. Through this study we model this relationship by drawing on a large custom linkage between student records from the Toronto District School Board (TDSB) and three large administrative datasets housed in Statistics Canada’s Education and Labour Market Longitudinal Linkage Platform (ELMLP). This linkage offers census-level coverage of the population of interest and allows us to longitudinally track students from their Grade 9 year at the Toronto District School Board (TDSB), into and through Ontario PSE, and then as they enter the labour market. Our analyses unearth a series of pathway-based earnings disparities that prove robust to available controls. We elaborate on the implications of these findings for policymakers and draw attention to their relevance for scholars interested in school-to-work transitions in Canada and abroad.
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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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».