L’évolution de la surqualification en emploi au Québec, 1971-2016
Bibliographic record
Abstract
Ce mémoire analyse l’évolution de la prévalence de la surqualification en emploi au Québec à l’aide des données des recensements de 1971 à 2016. Les travaux portant sur l'évolution de la surqualification au Québec n’ont traité au plus que de la période allant de 1990 à 2012 et ont peu pris en considération certains facteurs de différenciation importants (niveau de diplôme, domaine d’études, âge, cohorte, genre, immigration). Ce mémoire cherche à combler ces lacunes pour mieux comprendre de quoi relève cette évolution. L’étude des dynamiques de la surqualification se révèle particulièrement riche dans la mesure où elle permet de mettre à l’épreuve un large spectre de théories concernant les rapports entre l’éducation et l’emploi. On analyse d'abord les évolutions respectives et conjointes de la structure des diplômes au sein de la population active et de la structure de la qualification des emplois. Alors qu’en 1971 le nombre d’emplois hautement qualifiés dépassait le nombre de travailleurs disposant d’un niveau de diplôme correspondant, ce rapport s’est inversé au fil du temps. Dans le contexte d’une hausse rapide des niveaux de scolarité et d’une hausse moindre de la qualification des emplois, le nombre de diplômés du postsecondaire a dépassé le nombre d’emplois qualifiés correspondants, si bien que la surqualification apparaît de plus en plus comme une situation d’emploi structurellement inévitable pour une partie des travailleurs. Au fil des dernières décennies, les taux de surqualification au sein de la population active ont augmenté, en partie sous l’effet mécanique de la hausse de la diplomation et donc du nombre de travailleurs susceptibles de connaître une situation de surqualification, mais aussi comme résultat d’une hausse des chances de surqualification à niveau de diplôme égal. Les dynamiques derrière cette hausse des chances de surqualification varient selon le niveau de diplôme. Dans l’ensemble, en ce qui a trait à l’accès à l’emploi qualifié, le diplôme devient de plus en plus nécessaire, et de moins en moins suffisant. Des modèles âge-période-cohorte sont utilisés pour estimer les effets respectifs des différentes dimensions de l’évolution dans le temps. Des effets de cohorte influençant les probabilités de surqualification des travailleurs sont observables. Les effets de l’âge prennent une forme en « U », les plus jeunes et les plus âgés étant les plus à risque de connaître une situation de surqualification. Les différences dans les évolutions de la surqualification en fonction du genre et du fait d’être né au Canada ou hors du Canada sont aussi examinées.
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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 | 0.001 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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 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".