The Causal Effect of High School Employment on Educational Attainment in Canada
Bibliographic record
Abstract
L'objectif poursuivi dans cet article est d'évaluer l'effet du travail durant les douze mois précédant la date de sortie des études secondaires, soit comme diplômé soit comme décrocheur, sur la probabilité d'obtenir le diplôme. À cette fin, j'utilise les données de l'Enquête sur les sortants effectuée en 1991 ainsi que celles du Suivi de 1995. Étant donné l'endogénéité des deux variables d'intérêt, la diplômation et le travail pendant les études, j'utilise les conditions du marché du travail local comme instrument afin d'étudier la sensibilité des résultats par rapport à plusieurs techniques d'estimation dans le cadre d'un système de variables dépendantes qualitatives/limitées. Bien que toutes les méthodes d'estimation mènent plus ou moins à la même conclusion du point de vue qualitatif, l'utilisation de méthodes semi-paramétriques tend à accentuer l'impact estimé du travail sur la probabilité d'abandon par rapport aux techniques faisant appel au maximum de vraisemblance. En conclusion, contrairement aux résultats avec des données américaines qui tendent à être quelque peu ambigus, les résultats obtenus ici avec des données canadiennes sont non-équivoques : le travail pendant les études réduit substantiellement la probabilité d'obtenir le diplôme d'études secondaires. Cette constatation s'applique aussi bien lorsque j'utilise les heures travaillées que lorsque j'utilise une variable dichotomique pour le travail.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 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 teacher head, 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".