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Record W1162151473 · doi:10.71781/21027

Analyse de la durée de transition École-travail des diplômés universitaires canadiens de 1995

2001· dissertation· fr· W1162151473 on OpenAlexaboutno aff
Éric Bélair

Bibliographic record

VenueOpen MIND · 2001
Typedissertation
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicEducation, sociology, and vocational training
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le présent mémoire a pour objectif d'analyser le processus de transition école-travail de récents diplômés universitaires canadiens. A l'aide des données de l’Enquête nationale de 1997 auprès des diplômés de 1995, les facteurs qui favorisent une transition réussie vers le marché du travail seront dégagés. Plus spécifiquement, les déterminants de la durée de transition vers un premier vrai emploi d'un diplômé universitaire canadien seront examinés. Suite à un survol de la littérature sur l'accumulation du capital humain et les transitions école-travail, l'étude se concentre plus particulièrement sur l'analyse de la durée de transition pour les « nouveaux entrants ». Pour ce faire, diverses modélisations de la durée de transition vers le premier emploi sont étudiées. Ces modélisations ont pour fondement l'application de fonctions de survie et de hasard à l'analyse de variables de durée. Dans cette étude, nous poussons plus loin l'analyse de Betts, Ferrall et Fiimie (2000) de la durée de transition vers le premier emploi des diplômés universitaires canadiens en utilisant des méthodes paramétriques et en portant une attention particulière à l'analyse des durées par domaine d'études. Les résultats nous apprennent notamment que les diplômés universitaires masculins réussissent à trouver leur premier « vrai » emploi plus rapidement que les femmes. Les détenteurs d'un doctorat et les étudiants de certains domaines d'études comme l'administration, le génie et la santé sont également plus susceptibles de trouver un emploi rapidement après l'obtention de leur diplôme. Par contre, les programmes généraux d'études en arts en sciences, les beaux-arts et les sciences humaines n'offrent pas la même probabilité de succès. L'analyse nous apprend également que la durée de transition varie sensiblement d'une province à l'autre. L'information tirée de telles analyses de durée pourrait s'avérer très utile dans le choix du domaine d'études et du niveau de scolarité des personnes désirant poursuivre des études universitaires.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.770
Threshold uncertainty score0.458

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.008
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0020.005
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0020.001
Open science0.0010.002
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0110.001

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.102
GPT teacher head0.431
Teacher spread0.329 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2001
Admission routes1
Has abstractyes

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