The Role of University Characteristics in Determining Post-Graduation Outcomes: Panel Evidence from Three Canadian Cohorts
Bibliographic record
Abstract
À partir des cohortes de l’Enquête nationale auprès des diplômés, nous analysons les revenus des Canadiens détenteurs d’un baccalauréat cinq ans après l’obtention de leur diplôme. Nos résultats montrent qu’il y a un lien important entre les revenus et l’université qui décerne le diplôme, puisque nous observons des corrélations entre les revenus et les caractéristiques des universités fréquentées. Par exemple, le nombre plus élevé d’étudiants de premier cycle, qui entraîne possiblement un enseignement de qualité moins élevée, est lié à des revenus inférieurs. Chez les hommes, mais pas chez les femmes, un ratio professeurs-étudiants plus élevé est lié à des revenus significativement plus élevés. Quand on ne tient pas compte de la majeure des étudiants, qui peut être liée de façon endogène à l’université fréquentée, l’effet des caractéristiques des universités est encore plus marqué. Notons toutefois que les caractéristiques des universités ne sont pas fortement liées à la probabilité d’obtenir un emploi après l’obtention d’un diplôme.
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 imitationNot 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.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.004 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".