Desajuste educativo y ajuste económico: ¿cómo respondió el mercado de trabajo mexicano ante la pandemia?
Bibliographic record
Abstract
En México, la llegada de la covid-19 afectó la participación laboral de la mayoría de la población. A propósito de ese fenómeno, con este artículo se busca medir los niveles de desajuste educativo –por sobreducación y subeducación– antes y después del cierre de actividades decretado ante la pandemia. Se revisan los cambios en el ajuste educativo entre el primer trimestre de 2020 y el tercero del mismo año, sumando además el primer trimestre de 2021. La atención se centra en si se modificaron los perfiles sociodemográficos y si esto implicó cambios en las condiciones de los desajustados, o si bien estos fueron producto de la crisis. Para el análisis se utilizan la Encuesta Nacional de Ocupación y Empleo y modelos multinomiales sobre la probabilidad de insertarse en algún tipo de inadecuación educativa con una base agrupada para cinco ediciones de la encuesta a fin de establecer los cambios en el tiempo. Los resultados muestran que se registra un aumento de alrededor de 0,5 % de sobreducación en la población ocupada total, si se consideran las características sociodemográficas y de inserción laboral. Del mismo modo, se reflejan diferencias entre los empleos informales y los formales en términos de cómo ocurren estos cambios, pues los primeros se inician con incrementos, mientras en los segundos esto se da en el mediano plazo.
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 | 0.005 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.001 |
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.
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".