Education mismatch and qualification mismatch: monetary and non-monetary consequences for workers
Notice bibliographique
Résumé
Using Spanish data from European Union Household Panel Survey corresponding to 2001, we find that the incidence and the consequences, monetary and non-monetary, are different for the job-worker qualification and education mismatches. In fact, only 36% of workers have the same type of fit under both criterions of classification. Additionally, the qualification mismatches have worse consequences for workers than education mismatches. Specifically, the monetary consequences are neutrals for overqualified workers, but negatives for underqualified workers, while the wage of educational mismatched workers is not significantly different of those who have similar characteristics and are accurately match in terms of formal education. However, the overeducated workers earn higher wages than their well-matched co-workers and the wage penalization for one year of undereducation is lower than the reward for one year of required education. On the other hand, the analysis of the non-monetary consequences, by means of job satisfaction, shows that the qualification mismatched workers have lower probability of being completely satisfied than those who are accurately match in terms of qualification, while the effects of education mismatch situations on job satisfaction are no significant. However, among similar jobs, the years of educational mismatch can have an effect even positive on job satisfaction.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».