Notice bibliographique
Résumé
The gross job gains and gross job loss statistics from the BLS Business Employment Dynamics (BED) program measure the large gross job flows that underlie the quarterly net change in employment. In the fourth quarter of 2004, employment grew by 869,000 jobs. This growth is the sum of 8.1 million gross job gains from opening and expanding establishments, and 7.2 million gross job losses from contracting and closing establishments. The new BED data have captured the attention of economists and policymakers across the country, and these data are becoming a major contributor to our understanding of employment growth and business cycles in the U.S. economy. Following the initial release of the BED data in September 2003, the BED data series expanded in May 2004 with the release of industry statistics. The BLS then began work on tabulations by size class. The production of size-class statistics is a complex task involving several economic and statistical issues. Although it is trivial to classify a business into a size class in any given quarter, it is difficult to classify a business into a size class for a longitudinal analysis of employment growth. Several different classifications exist, and many of these possible classifications have appealing theoretical and statistical properties. Furthermore, these alternative classification methodologies result in sharply different portraits of employment growth by size class. In this article, we discuss the alternative statistical methodologies that the BLS considered for creating size class tabulations from the Business Employment Dynamics data. Our primary focus is on four methodologies: quarterly base-sizing, annual base-sizing, mean-sizing, and dynamic-sizing. We discuss the evaluation criteria that BLS considered for choosing its official size class methodology.
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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 | 0,003 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,005 |
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 ».