Desajuste educativo y ajuste económico: ¿cómo respondió el mercado de trabajo mexicano ante la pandemia?
Notice bibliographique
Résumé
Due to the arrival of COVID-19 in Mexico, a majority of the population was affected in terms of their labor participation. This article aims to measure the levels of educational mismatch—overeducation and undereducation—in Mexico before and after the closure of activities decreed during the pandemic. The research examines changes in educational adjustment from the first quarter of 2020 to the third quarter of the same year and the first quarter of the following year, and it investigates whether there were modifications in sociodemographic profiles, changes in the conditions of those experiencing educational mismatch, and if these dynamics were a result of the crisis. The analysis uses the National Occupation and Employment Survey and employs multinomial models to assess the probability of being in some form of educational mismatch, with a grouped base for five survey editions to establish changes over time. The results show an increase of approximately 0.5% in overeducation in the total occupied population, considering sociodemographic and labor insertion characteristics. Similarly, there are differences between informal and formal employment in terms of how these changes occur, with the former showing increases first, followed by the latter.
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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) | 0,001 | 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 ».