Worker Displacement in Japan and Canada
Notice bibliographique
Résumé
Non-Employment Spells after First Separation by Seniority in France 5.7 Weibull Proportional Hazard Models for Return to Work for France 5.8 Non-Employment Spells after Separation by Seniority in Germany 5.9 Cox Models for Return to Work for Germany 5.10 Two-Period Earnings Growth by Seniority at Date of First Separation in France 5.11 Two-Period Log Earnings Growth, by Seniority at Date of First Separation for Germany 5.12 Log Average Real Daily Earnings Regressions for France 5.13 Earnings Regressions for Censored Regression Models for Germany: Displaced Workers Only 5.14 Earnings Regressions for Censored Regression Models for Germany B.1 Type of Closures for France and Germany D.1 Sample Statistics for 1984 for France E.1 Separation and Censoring in Germany F.1 Sample Statistics for 1984 for Germany G.1 Probit Models of Incidence of Separation by Type Relative to Continuously Employed in France in 1984 H.1 Weibull Proportional Hazard Models for Germany I.1 Constrained Earnings Regressions for Germany: Displaced Workers 6.1 Labor Market Characteristics 6.2 Macroeconomic Environment in Belgium and Denmark 6.3 Incidence of Displacement among Private Sector Workers in Belgium and Denmark 6.4 Characteristics of Displaced Workers with Tenure of at least Three Years in Belgium and Denmark 6.5 Factors Affecting the Probability of being Displaced, Compared with Nondisplaced Workers in Belgiuma and Denmark 6.6 Unemployment for Long-Tenure Displaced Workers in the Three Years after Displacement 6.7 Reemploymenta after Displacement in Belgium and Denmar 6.8 Duration Analysis of Reemployment for Long-Tenure Workers in Belgium and Denmark 6.9 Average Annual Earnings and Earnings Growth for Long-Tenure Workers by Years after Displacement 6.10 Average Wages and Wage Growth for Long-Tenure Workers 6.11 Regression Analysis of Wages in Subsequent Job xiii
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 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 ».