Suréducation et salaire au Canada
Bibliographic record
Abstract
Cette étude analyse la relation existante entre la suréducation et le salaire au Canada. Les travailleurs suréduqués sont définis comme ceux qui ont un niveau d’éducation supérieur à la moyenne requise pour leurs professions. Nous utilisons un riche ensemble des données provenant de l’Enquête sur la population active du Canada de décembre 2022 pour offrir une image actualisée de la situation. Nous fournissons des estimations systématisées des pénalités salariales dues à la suréducation en utilisant les estimations des moindres carrés ordinaires. Nos résultats montrent une corrélation négative et statistiquement significative entre la suréducation et le salaire. L’intensité de cette relation varie considérablement selon le niveau d’éducation des travailleurs, étant beaucoup plus intense chez ceux détenant un diplôme postsecondaire comparé aux universitaires. Il apparaît que le niveau d’éducation, l’âge, le statut matrimonial et l’immigration sont des déterminants de la suréducation au Canada. _____________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : suréducation, éducation, pénalités, moindres carrés ordinaires, Canada
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 | 0.000 | 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 | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 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".