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Record W7029503762

L'éducation et la mobilité intergénérationnelle du revenu des canadiens

2021· other· fr· W7029503762 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueArchipelago (University of Quebec in Montreal) · 2021
Typeother
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicIntergenerational and Educational Inequality Studies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsWater consumptionDecantationChild care
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

L’objectif principal de ce mémoire est d’observer le lien entre le niveau d’éducation des parents et la mobilité intergénérationnelle des jeunes nés entre 1963 et 1985, au Canada. On veut observer si le niveau d’éducation du milieu dans lequel le jeune évolue durant son adolescence influence sa capacité à gravir l’échelle sociale. On cherche à savoir si l’éducation du milieu de vie permet de réduire la force du lien entre le revenu des parents et celui de l’enfant. Pour ce faire, deux bases de données sont utilisées : la Base de données sur la mobilité intergénérationnelle du revenu (BDMIR) et le Recensement de 1981 à 2001. La BDMIR permet d’avoir le revenu des parents lorsque l’enfant est âgé entre 16 ans et 19 ans ainsi que son revenu à l’âge adulte. Comme la BDMIR ne contient pas d’information sur l’éducation des individus présents dans la base de données, une deuxième source de données, soit les données de cinq recensements, est utilisée pour calculer le niveau d’éducation du milieu dans lequel a grandi le jeune. Nos résultats montrent que les zones dans lesquelles les habitants ont un niveau d’éducation plus faible sont les zones dans lesquelles les jeunes sont les moins mobiles. De plus, plus l’éducation augmente, plus la mobilité intergénérationnelle du revenu augmente. Avec les mesures de mobilité, il a été observé que plus le niveau d’éducation est élevé, plus le coefficient de mobilité est bas. Cependant, l’impact de l’éducation semble être moins significatif dans les zones de haut niveau d’éducation. La différence entre les coefficients des zones à faible niveau d’éducation est bien plus grande que la différence entre les coefficients des zones à fort niveau d’éducation. Malgré tout, la mobilité diminue plus les années avancent même si l’éducation de la population augmente. Ainsi, il semble que l’éducation influence positivement la mobilité sociale, mais d’autres facteurs viennent affaiblir cette mobilité sociale.
\n_____________________________________________________________________________ 
\nMOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Mobilité sociale, Mobilité intergénérationnelle du revenu, Canada, Éducation, BDMIR, Recensement

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.407
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.001
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0050.000

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.

Opus teacher head0.027
GPT teacher head0.270
Teacher spread0.243 · 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 teacher head, not a consensus.

Study designQualitative
Domainnot available
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
Published2021
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