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Record W7000314061

Estimation du rendement de la maîtrise en économique à l'Université Laval

2015· other· fr· W7000314061 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueCorpus Université Laval (Université Laval) · 2015
Typeother
Languagefr
Field
Topic
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsEssential singularityLimitingMarginal product
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le but de ce mémoire est d’établir le profil de rémunération des diplômés de maîtrise en économique de l’université Laval et de calculer les rendements associés à l’obtention de ce diplôme. La méthodologie utilisée est identique à celle adoptée par Vaillancourt et Ebrahimi (2010) et Stark (2007). Elle combine l’analyse coût-bénéfice de Becker (1960) et l’analyse par l’estimation du modèle économétrique de Mincer (1974). Nous avons ainsi calculé le rendement de la maîtrise par rapport au baccalauréat en économique d’abord pour l’individu et ensuite pour la société. Le calcul a été fait d’abord de façon générale puis suivant le sexe et le secteur d’activité des diplômés. La base de données que nous utilisons provient de l’enquête réalisée en 2014 par le service de placement de l’université Laval(SPLA) en collaboration avec le département d’économique auprès des diplômés. Nos résultats montrent que le principal employeur des diplômés du département est le secteur public incluant la fonction publique fédérale, la fonction publique provinciale, la fonction publique municipale et l’enseignement. La majorité des diplômés sont de sexe masculin. Le revenu des hommes reste plus élevé que celui des femmes et le revenu des travailleurs du secteur privé plus élevé que celui des travailleurs du public. Par ailleurs, les résultats suggèrent que l’investissement permettant le passage du baccalauréat à la maîtrise est rentable à la fois pour l’individu et pour la société. En effet, le rendement privé moyen est de 5:3% et le rendement social moyen est de 3:7%. Le rendement privé des hommes est de 5:3% et celui des femmes est de 5:4%. Le rendement privé des travailleurs du secteur privé est de 5:3% et celui des travailleurs du secteur public est de 5:4%. Les résultats correspondants, au niveau du rendement social, sont de 3:8%, 3:5%, 3:8% et 3:6% respectivement pour les hommes, les femmes, les travailleurs du privé et les travailleurs du public. On remarque ainsi que le rendement social est généralement inférieur au rendement privé, le rendement privé des femmes supérieur à celui des hommes et le rendement privé dans le secteur public est plus grand qu’au privé. Mais les différences observées à la fois entre les sexes et entre le type d’employeur sont de faible magnitude. Les conclusions qualitatives que nous tirons vont dans le même sens que celles de Vaillancourt et Ebrahimi (2010) et Stark (2007) même si les chiffres sont sensiblement différents.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.004
metaresearch head score (Gemma)0.015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMetaresearch
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: Incentives · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.996
Threshold uncertainty score0.477

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0040.015
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0030.004
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0020.001
Open science0.0010.002
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0090.002

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.

Opus teacher head0.008
GPT teacher head0.191
Teacher spread0.182 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

Study designObservational
DomainIncentives
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2015
Admission routes1
Has abstractyes

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