Work Integrated Learning—Does it Provide a Labour Market Advantage? Evidence from the 2018 National Graduates Survey
Notice bibliographique
Résumé
Co-ops, internships, and other activities that integrate students’ academic studies within a workplace setting—described here as “work-integrated learning” (WIL)—have become an increasingly popular strategy to bolster the employability of post-secondary graduates. Indeed, in 2020 the federal government invested $200 million into the Student Work Placement Program to support the creation of roughly 20,000 new placement for post-secondary students—and that’s only the most prominent WIL initiative they invested in. Despite the enthusiasm, there is not currently enough reliable, up-to-date labour market data available to support the benefits of WIL. This RIES report addresses this lacunae, using the 2018 National Graduates Survey (NGS), to produce additional, robust evidence on the increased labour market returns for post-secondary graduates who had WIL as part of their curriculum. Fortunately for policymakers, our analyses appear to show tangible benefits to WIL in Canada, as observed through a range of metrics. However, these benefits are not evenly distributed. We discuss these trends and their implications for future research and policy.
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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 | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,187 | 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 ».