WORKING DRAFT MANUSCRIPT FOR COMMENTS Please do not reproduce nor quote without permission Choice of University Major in Canada
Notice bibliographique
Résumé
This paper examines the determinants of the choice of field of study by university students. Specifically, we are interested in the impact expected post-graduation lifetime earnings have on this decision. We construct a variable for expected earnings as a function of the probability that students will be able to find employment corresponding to their field of study for each major. Using data from the Canadian National Graduate Survey (cohorts 1986, 1990 and 1995), we assess the probability that students of each cohort will find work in their discipline, and the corresponding earnings, using the data available for the preceding cohort. Subsequently, we use a mixed multinomial logit model to estimate the parameters of individuals ’ choices of field of study for seven broadly defined majors. Our results reveal that expected earnings are determinant in the students’ choices, but that there are significant differences between genders in the impact of this variable. In general, women are less sensitive than men to income variations. We also conclude that substantial variations in income would be required to overcome the educational segregation evinced by the preponderance of a gender in certain fields of study. Finally, we conclude that parents ’ level of education has a significant influence on their children’s choices, but that this choice is a function of both the parent’s and the child’s sex. The authors are grateful for valuable comments and suggestions from Daniel Boothby and two anonymous referees.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,292 | 0,056 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».