Comment les familles et les personnes seules reagissent-elles aux licenciements? Un eclairage canadien
Notice bibliographique
Résumé
A l'aide d'un vaste ensemble de donnees longitudinales canadiennes, nous examinons si, en reaction au licenciement que subissent les maris, les gains des femmes et des adolescents augmentent. Dans le cas des adolescents, nous ne relevons pour ainsi dire aucun indice d'un , mais nous constatons que, dans le cas des familles sans enfants en age de travailler, les gains des epouses compensent au cinquieme environ la perte de revenu du travail des epoux cinq ans apres leur licenciement. Nous comparons aussi les pertes correspondantes a long terme des maris et des hommes seuls. Le premier de ces groupes peut etre geographiquement moins mobile que le second, mais nous pouvons voir que l'un et l'autre essuient a long terme a peu pres les memes pertes de revenu du travail. On doit ajouter que les pertes de revenu (avant et apres impot) sont tres semblables d'un groupe a l'autre. Toutefois, comme les hommes seuls ont un revenu bien moindre avant leur licenciement, le choc en revenu relatif est bien plus grand pour eux que pour les maris licencies (et leur famille)
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».