Return to a High School Diploma and the Decision to Drop Out: New Evidence from Canada
Bibliographic record
Abstract
Cette étude se penche sur le processus de transition de l'école vers le marché du travail et l'examine dans le contexte de l'évolution dans la valeur de détenir un diplôme d'études secondaires depuis 1981. Les principaux résultats découlant de l'analyse des données de recensement nous indiquent que bien que les diplômés du secondaire aient conservé un avantage en terme de taux d'emploi par rapport aux sortants depuis 1981, l'avantage salarial est demeuré beaucoup plus faible qu'aux États-Unis et ce, pour tous les groupes d'âge. Quant aux données du Suivi de l'Enquête sur les sortants, elles nous indiquent qu'il n'y a pas de différence majeure dans le processus de transition vers le marché du travail entre les sortants et les diplômés, outre le fait que les diplômés aient une probabilité plus grande d'avoir occupé un emploi à temps complet. Ayant établi que la valeur d'un diplôme d'études secondaires est substantiellement plus faible au Canada qu'aux États-Unis, la seconde étape de l'étude montre que le fait de diplômer ou non s'avère très sensible aux conditions économiques locales. Ces conditions opèrent par le biais de la probabilité d'avoir occupé un emploi dans les douzes mois précédant la fin des études secondaires, soit comme diplômé, soit comme sortant
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 | 0.003 | 0.012 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.008 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".