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Enregistrement W7005680636

Rentabilité des investissements en éducation des adultes : aspect privé

2018· other· fr· W7005680636 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueCorpus Université Laval (Université Laval) · 2018
Typeother
Languefr
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePhytochemistry and Biological Activities
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCapital (architecture)Human capitalInvestment (military)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La rentabilité des investissements dans le capital physique n'est certes pas une question nouvelle et depuis nombre d'années, son étude continue d'exercer un attrait particulier pour les économistes. Surtout chez les Américains dont l'esprit est plus pragmatique, les études en ce domaine se multiplient à un rythme surprenant, Cependant, l'intérêt porté aux investissements dans le capital humain est beaucoup plus récent. Bien que quelques études effectuée s aux Etats-Unis au début du siècle aient montré qu'il existait une relation très étroite entre l'éducation e t l e revenu, on ne s'est pas préoccupé immédiatement de l'éducation en tant que facteur d'investissement dans le capital humain. Ce n'est qu'en 1935 qu'on a, pour la première fois, comparé les coûts privé s directs de l'éducation aux revenue envisagés. Par l'utilisation de taux arbitraire s d'escompte, les coûts et les revenus étaient ramenés en valeurs actuelles pour être ensuite comparés. L'idée de mesurer la rentabilité d'un investissement dans le capital humain était née. Il faudra attendre encore dix ans avant que des études plus systématiques soient entreprises tant sur le plan de l'investissement privé que social. D'autres recherches ont montré que les investissements dans le capital humain étaient susceptibles d'expliquer le facteur résiduel dans l'augmentation du Produit national brut. T, W. Schultz a été le premier à mettre en lumière toute l'importance de l'éducation comme forme d'investissement dans le capital humain. Il a insisté sur le rôle important que joue l'éducation dans l'augmentation du P.N.B. Il va de soi que l'éducation vue sous cet angle nouveau devenait un champ intéressant pour des mesures de rentabilité, La plupart des études en ce domaine ont porté particulièrement sur le calcul des taux de rendement des investissements en éducation dispensée aux jeunes et aux moins jeunes qui n'ont pas encore envahi le marché du travail. Enfin, d'autres recherches ont voulu mesurer la rentabilité de la formation professionnelle s'adressant à ceux qui entreprennent leur apprentissage ou leur perfectionnement au travail. Aucune étude n'a encore été menée sur la rentabilité de l'éducation formelle (primaire et secondaire) dispensée aux adultes déjà sur le marché du travail. C'est dans ce domaine plus spécifique que s'oriente la présente recherche. Elle vise plus spécialement à déterminer la rentabilité des investissements privés et sociaux en éducation des adultes au Québec. L'étude en cours n'a pas besoin d'être longuement justifiée, une première considération de sens commun nous en démontre la nécessité à savoir que celui qui projette d'investir est toujours intéressé d'abord et avant tout à connaître quelle peut être la rentabilité de son investissement. Cette considération vaut particulièrement au Québec où, dans le cadre d'une opération systématique, on invite les adultes à se scolariser. Si, d'une part, les adultes consentent à le faire et si d'autre part, nos gouvernants sont disposés à y investir des millions, les uns comme les autres devraient être intéressés à connaître la rentabilité d'un tel projet. Cette étude vise donc à jeter quelque lumière sur la rentabilité des investissements en éducation des adultes au Québec. Ainsi, elle pourra constituer un élément susceptible de confirmer ou d'infirmer les hypothèses sous-jacentes aux politiques déjà entreprises en ce domaine. Tout ce qui suit dans le présent travail se divise en trois grandes parties, soient» l'approche théorique, la description de la recherche et enfin, l'analyse et l'interprétation des résultats. Donc, dans un premier développement, il sera particulièrement question des assises théoriques de la recherche c'est-à-dire qu'il faudra porter intéerêt tout d'abord aux notions en cause pour les définir et les distinguer. Cette démarche constitue évidemment une étape nécessaire à la bonne compréhension de ce qui suit. Dans un second chapitre, une attention particulière sera apportée sur ce qui s'est fait jusqu'à maintenant dans ce champ de recherche. En d'autres termes, un résumé des principales recherches contribuera à établir avec plus de clarté l'apport de ceux qui se sont intéressés à ce domaine dans le passé. Enfin, dans un dernier chapitre, des précisions seront apportées sur les bases théoriques de la recherche par une description du schéma conceptuel de travail, La deuxième partie de l'étude sera consacrée à la description de la recherche. Il sera évidemment question de la population et des variables choisies, La mesure des coûts et des revenus fera l'objet d'une étude précise au cours des deux derniers chapitre de ce développement. Dans une dernière partie, l'intérêt sera centré sur l'analyse et l'interprétation des résultats obtenus. Les taux de rendement feront l'objet de comparaisons dans chaque groupe tant pour les taux privés que sociaux. D'autre part, il faudra comparer les résultats d'un groupe à l'autre c'est-à-dire entre chacune des deux zones métropolitaines de Québec et de Montréal et aussi entre les zones considérées et l'ensemble de la province de Québec,

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,044

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,001

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,201
Écart entre enseignants0,184 · 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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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