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Inwiefern kann sich eine Berufsausbildung vor Studienbeginn für Hochschulabsolvent*innen „auszahlen“? Diese Frage steht im Mittelpunkt der vorliegenden Studie. Sie zeigt, dass Mehrfachqualifizierte durchaus höhere Arbeitsmarkterträge erzielen können als Hochschulabsolvent*innen ohne vorakademische Berufsausbildung, allerdings sind diese Vorteile auf eine frühe Phase nach dem Studium beschränkt. Mittel- und langfristig erzielen Hochschulabsolvent*innen mit und ohne berufliche Vorqualifikation ähnliche Arbeitsmarkterträge. Entscheidend für deren Höhe ist letztlich der Hochschulabschluss.

Der Beitrag nimmt Studierende mit gesundheitlicher studienerschwerender Beeinträchtigung an deutschen Hochschulen in den Blick. Mit Daten von „Die Studierendenbefragung in Deutschland: best: Studieren mit gesundheitlicher Beeinträchtigung“ werden Ergebnisse zur Zusammensetzung, zur Studienabbruchintention sowie zu Diskriminierungserfahrungen von Studierenden vorgestellt. Innerhalb dieser Gruppe zeigen sich beachtenswerte Unterschiede nach Art und Ausmaß der studienerschwerenden Beeinträchtigung.

Early-life environments can have long-lasting effects on individuals’ later life courses. Interestingly, research on the effects of school reforms has hardly adopted this perspective. Therefore, we investigate a staggered school reform that reduced the number of school years and increased weekly instructional time for secondary school students in most German federal states. We analyze this quasi-experiment in a difference-in-differences framework using nationally representative large-scale survey data on 69,513 students who attended university between 1998 and 2016. Using both TWFE and weighted-group ATT estimators, we find negative effects of reform exposure on hours spent attending classes and on self-study.

This work proposes using the feature of large language models (LLMs) to learn about the "data bias" injected by diverse SDG classifications into bibliometric data by exploring five SDGs. We build a LLM that is fine-tuned in parallel by the diverse SDG classifications inscribed into the databases' SDG classifications. Our results show high sensitivity in model architecture, classified publications, fine-tuning process and natural language generation. The wide arbitrariness at different levels raises concerns about using LLM in research practice.