Policy Challenge
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Program Type
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3
5
12
Adult Employment
Capacitación en habilidades técnicas y blandas, en aulas y en el trabajo (sAEM)
4
0
Evaluación Efecto Edad promedio Observaciones Evaluación experimental País Intervención
Davis 2017 1 18 5,076 Si Estados Unidos Empleo a tiempo parcial con un mentor y capacitación de habilidades socio-emocionales
Ibarraran 2014 -1 22 3,520 Si República Dominicana Capacitación en habilidades técnicas y blandas con una pasantía
Attanasio 2011 5 21 2,863 Si Colombia Capacitación de habilidades técnicas y blandas en aula y durante el trabajo
Elias 2004 -2 23 2,711 No Argentina Capacitación en habilidades técnicas y blandas con una pasantía
Honorati 2015 4 24 2,318 Si Kenia Capacitación en habilidades técnicas y blandas con una pasantía
Santa Maria 2009 13 21 2,000 No Colombia Capacitación en habilidades básicas educativas, blandas y técnicas con una pasantía
Acevedo 2017 i 1 21 1,819 Si República Dominicana Capacitación de habilidades blandas en aula con una pasantía
Acevedo 2017 ii 1 21 1,819 Si República Dominicana Capacitación de habilidades técnicas y blandas en aula con una pasantía
Theodos 2017 -4 16-20 555 Si Estados Unidos Capacitación pre-profesional semanal, talleres, asesoría, guía y pasantía pagada
Alvares de Azevedo 2013 ii 9 18-35 463 Si Kenia Capacitación en uso de TICs con pasantías y asistencia en colocación laboral
Alvares de Azevedo 2013 i 14 18-35 462 Si Kenia Capacitación en uso de TICs y habilidades blandas con pasantías y asistencia en colocación laboral
Auspos 1988 5 30 444 Si Estados Unidos Capacitación pre-profesional y durante el trabajo

Graph of Effects

This graph shows the effects of [Number of Evaluations] evaluations of [Program Type] programs. The first evaluation, [Evaluation name 1], estimated an effect of [Estimated effect Eval. 1] points (graphed with the top grey circle). Because this is an estimate, there is uncertainty about what the true effect is. But we know that the true effect will probably lie between a low value of [True effect lie between – Low value, Eval. 1] and a high value of [True effect lie between – High value, Eval. 1] (graphed with the top horizontal line). We can combine the estimates from all the evaluations and compute an average effect of [Estimated effect, Average] (graphed with the black circle). There is also uncertainty about where the true average effect is. But we know that the true average effect probably lies between [True effect lie between – Low value, Average] and [True effect lie between – High value, Average] points (graphed with the bottom horizontal line).
Evaluación Efectos Valor Mínimo Valor Máximo Peso en el efecto promedio (%)
Acevedo 2017 i 1 -3 5 10
Acevedo 2017 ii 1 -2 5 10
Alvares de Azevedo 2013 i 14 6 22 4
Alvares de Azevedo 2013 ii 9 1 17 4
Attanasio 2011 5 1 9 9
Auspos 1988 5 -3 14 4
Davis 2017 1 -1 3 13
Elias 2004 -2 -4 0 13
Honorati 2015 4 1 7 11
Ibarraran 2014 -1 -4 2 11
Santa Maria 2009 13 7 19 6
Theodos 2017 -4 -11 3 5
Overall