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Enregistrement W7029503762

L'éducation et la mobilité intergénérationnelle du revenu des canadiens

2021· other· fr· W7029503762 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueArchipelago (University of Quebec in Montreal) · 2021
Typeother
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIntergenerational and Educational Inequality Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWater consumptionDecantationChild care
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L’objectif principal de ce mémoire est d’observer le lien entre le niveau d’éducation des parents et la mobilité intergénérationnelle des jeunes nés entre 1963 et 1985, au Canada. On veut observer si le niveau d’éducation du milieu dans lequel le jeune évolue durant son adolescence influence sa capacité à gravir l’échelle sociale. On cherche à savoir si l’éducation du milieu de vie permet de réduire la force du lien entre le revenu des parents et celui de l’enfant. Pour ce faire, deux bases de données sont utilisées : la Base de données sur la mobilité intergénérationnelle du revenu (BDMIR) et le Recensement de 1981 à 2001. La BDMIR permet d’avoir le revenu des parents lorsque l’enfant est âgé entre 16 ans et 19 ans ainsi que son revenu à l’âge adulte. Comme la BDMIR ne contient pas d’information sur l’éducation des individus présents dans la base de données, une deuxième source de données, soit les données de cinq recensements, est utilisée pour calculer le niveau d’éducation du milieu dans lequel a grandi le jeune. Nos résultats montrent que les zones dans lesquelles les habitants ont un niveau d’éducation plus faible sont les zones dans lesquelles les jeunes sont les moins mobiles. De plus, plus l’éducation augmente, plus la mobilité intergénérationnelle du revenu augmente. Avec les mesures de mobilité, il a été observé que plus le niveau d’éducation est élevé, plus le coefficient de mobilité est bas. Cependant, l’impact de l’éducation semble être moins significatif dans les zones de haut niveau d’éducation. La différence entre les coefficients des zones à faible niveau d’éducation est bien plus grande que la différence entre les coefficients des zones à fort niveau d’éducation. Malgré tout, la mobilité diminue plus les années avancent même si l’éducation de la population augmente. Ainsi, il semble que l’éducation influence positivement la mobilité sociale, mais d’autres facteurs viennent affaiblir cette mobilité sociale.
\n_____________________________________________________________________________ 
\nMOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Mobilité sociale, Mobilité intergénérationnelle du revenu, Canada, Éducation, BDMIR, Recensement

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,407
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,243 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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