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Heterogeneous casual effects of labour marketing programs : a machine learning approach / by Andy Handouyahia, Tristan Rikhi, Georges Awad and Essolaba Aouli. : CS11-522/2022-1-17E-PDF

"In this paper, we look for presence of heterogeneity in conducting impact evaluations of the Skills Development intervention delivered under the Labour Market Development Agreements. We used linked longitudinal administrative data covering a sample of Skills Development participants from 2010 to 2017. We apply a causal machine-learning estimator as in Lechner (2019) to estimate the individualized program impacts at the finest aggregation level. These granular impacts reveal the distribution of net impacts facilitating further investigation as to what works for whom. The findings suggest statistically significant improvements in labour market outcomes for participants overall and for subgroups of policy interest"--Abstract.

Lien permanent pour cette publication :
publications.gc.ca/pub?id=9.943150&sl=1

Renseignements sur la publication
Ministère/Organisme
  • Statistics Canada, issuing body.
TitreHeterogeneous casual effects of labour marketing programs : a machine learning approach / by Andy Handouyahia, Tristan Rikhi, Georges Awad and Essolaba Aouli.
Variante du titre
  • At head of title: Proceedings of Statistics Canada Symposium 2022 : data disaggregation : building a more representative data portrait of society
Titre de la série
  • [Statistics Canada international symposium series : proceedings], 1709-8211
Type de publicationMonographie - Voir l'enregistrement principal
Langue[Anglais]
Autres langues publiées[Français]
FormatTexte numérique
Document électronique
Note(s)
  • Cover title.
  • Issued also in French under title: Effets causals hétérogènes des programmes du marché du travail : une approche d'apprentissage automatique.
  • Includes bibliographical references.
Information sur la publication
  • [Ottawa] : Statistics Canada = Statistique Canada, June 28, 2024.
Auteur / Contributeur
  • Handouyahia, Andy, author.
Description1 online resource (7 unnumbered pages) : graphs.
Numéro de catalogue
  • CS11-522/2022-1-17E-PDF
Numéro de catalogue du ministère11-522-X
Descripteurs
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