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Enregistrement W606129675 · doi:10.71781/24496

Capital humain et différentiel de revenu chez les artistes canadiens

2014· dissertation· fr· W606129675 sur OpenAlexaboutno aff
Laurence Derouin-Dubuc

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2014
Typedissertation
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCultural Industries and Urban Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCapital (architecture)HumanitiesArtSociologyVisual arts

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L’essence de la théorie du capital humain (Becker, 1964) prédit que l’investissement dans les activités visant à renforcer le potentiel productif des individus se traduit par une augmentation de leurs revenus tout au long de leur carrière (Benjamin, Gunderson et Riddell, 2002 : 245). Pour le groupe occupationnel constitué par les artistes, la littérature s’accorde pourtant pour dire que l’investissement en capital humain demeure rentable financièrement, mais à un niveau sensiblement moindre que pour les autres professions (Snooks, 1983; Filer, 1990; Rengers, 2002; Alper et Wassall, 2006). Nous exposons les théories du capital humain, des différences de salaire compensatoires (Smith, 1776) ainsi que la théorie hédonique des salaires (Rosen, 1974; Rosen et Thaler, 1975) afin d’atteindre deux objectifs. Premièrement, nous cherchons à vérifier empiriquement l’impact de l’acquisition de capital humain sur le revenu d’emploi autonome des artistes canadiens . Dans une autre perspective, nous souhaitons également évaluer la nature et la taille du différentiel de revenu d’emploi par rapport aux autres professions et investiguer les facteurs sur lesquels il repose. Le projet comble un vide dans la littérature portant sur les déterminants du revenu d’emploi des artistes canadiens et permet de réfléchir à l’orientation des politiques publiques culturelles entourant la formation académique de ceux-ci. Nous employons une analyse de régression multivariée sur des variables de capital humain en ayant recours aux données du recensement canadien de 2006 . Plus précisément, nous tentons de mesurer la relation associative entre le revenu de travail autonome exprimé sous forme de logarithme du salaire hebdomaire des artistes canadiens et la scolarité, l’expérience de travail, le sexe, le statut marital légal, la profession/spécialité artistique (classification selon la CNP-S, en vigueur en 2006), le statut d’immigrant, le statut de minorité visible, le fait d’être le principal soutien de la famille ainsi que la zone de résidence. Les résultats nous apprennent que la scolarité demeure rentable financièrement pour la majorité des spécialités artistiques, mais que des profils de scolarité précis ont avantage à être privilégiés selon la spécialité artistique. L’expérience de travail s’avère quant à elle moins rentable au niveau de la rémunération que chez les autres professions, tout comme elle est moins avantageuse financière pour les artistes issus des arts performatifs chez qui la carrière se termine habituellement assez tôt. En ce qui concerne l’effet des variables sociodémographiques, soulignons seulement que le fait d’être de sexe masculin est associé à de plus hauts revenus chez les artistes, mais dans une proportion moindre que chez les autres professions. Quant aux effets des statuts d’immigrant et de minorité visible sur le revenu d’emploi, ceux-ci varient mais demeurent moins pénalisants chez les artistes, ce qui suggère que le marché du travail culturel serait moins discriminant que le marché du travail traditionnel.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,811
Score d'incertitude au seuil0,375

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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.

Tête enseignante Opus0,054
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,272 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2014
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