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Enregistrement W6981579226

Essays in Macroeconomics and Labour Mobility

2024· other· en· W6981579226 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueSpectrum Research Repository (Concordia University) · 2024
Typeother
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueStatistical Methods and Bayesian Inference
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWork (physics)Higher educationStatistics educationThe artsPublic policyLiberal arts educationPublic funding
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This thesis consists of three distinct chapters. The first chapter delves into the effects of tuition hikes on students’ choice of majors in the United States. Traditionally, passion, interests, and talents have been the primary factors influencing high school graduates’ decisions when choosing a major in college, without much concern for job prospects or the ability to repay student loans. It may be time to reassess this approach. Since the Great Recession, public universities in the United States have experienced a significant increase in tuition fees, leading to notable shifts in students’ choice of majors. The STEM (Science, Technology, Engineering, and Mathematics) fields have gained popularity, with the share of STEM degrees awarded rising from 16% in the academic year 2009-10 to 43% in 2015-16, according to the National Center for Education Statistics (NCES). Conversely, the proportion of degrees awarded in the arts and humanities (ARTS) has significantly declined, with a 5% decrease in 2015 compared to the previous year and nearly a 10% decrease from 2012 (Jaschik ,2017). This decline in humanities and liberal arts degrees poses a significant issue for policymakers and universities in the United States, often leading to the discontinuation of certain programs. Building upon the previous work of Ionescu (2009), who examines the effects of financial aid policies on enrollment decisions and default rates, my research focuses on the costs associated with investing in higher education borne by students and optimal decisions in terms of major choices. The second chapter of my research focuses on estimating the substitutability between public and private consumption in Canada. Using annual data from Statistics Canada, I estimate a model in which the annual data for government and private consumption from the Canada’s National Statistical Agency is fitted into a constant elasticity of substitution (CES) consumption function. Through cointegration tests and estimation results, I have identified an Edgeworth complementarity between public and private spending in Canada, suggesting that they are interdependent and exhibit a close relationship. The third chapter analyzes interprovincial migration of skilled workers in Canada. It aims to explain the out-migration of skilled workers in Quebec as skilled workers exodus has a serious impact on the tax revenue and productivity. Although Quebec attracts students with high ability each year, as it hosts some of the best English-speaking universities in Canada, many of these individuals choose to leave the province after finishing their studies. This exodus is often due to language barriers that hinder their integration into the Quebec labour market. Retaining anglophone graduates in the province after they obtain their diplomas has become one of the most challenging problems faced by the Quebec government over the past decades. Notably, Quebec is the only province that has experienced net out-migration every year since 1963, and it has the highest out-migration. The issue has been a real problem for policymakers as the province experiences losses through out-migration of its potential skilled workers. This paper shows that the out-migration of skilled workers not only result in a loss of tax revenue but also contributes to Quebec’s debt-to-GDP ratio exceeding the recommended 45% threshold set by the International Monetary Fund. To explain Canadian interprovincial migration, I have constructed a model calibrated to Canadian economies and conducted policy simulations to identify effective strategies for retaining skilled workers.

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)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,056

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,003

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,295 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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