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Enregistrement W1507999071 · doi:10.31235/osf.io/jtnea

Unemployment benefits and formality in the Brazilian labor market

2018· article· en· W1507999071 sur OpenAlexaff
Aline Nogueira Menezes Mourão, Mariana Eugênio Almeida, Ernesto F. L. Amaral

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueLabor market dynamics and wage inequality
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFormalityUnemploymentLabour economicsEconomicsPolitical scienceEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Title in Portuguese: Seguro-desemprego e formalidade no mercado de trabalho brasileiroAbstract: This paper analyzes the relationship between unemployment benefits and formal employment in the Brazilian labor market. The central hypothesis is that these policies have a negative impact on the incidence of formal employment, after receiving the benefits. The databases used are the 1999–2009 Brazilian household surveys (PNAD). Logistic regression models were estimated, in order to evaluate the effect of unemployment benefits on the Brazilian labor market. The dependent variable indicates the occurrence of formal employment for workers. In addition to a set of independent variables (survey year, region of residence, census area, sex, race, age and education), the models include a public policy evaluation variable (unemployment benefits), as well as variables to analyze the trend of this public policy over time. After receiving unemployment benefits, the incidence of formal employment among workers decreases by 42%. The analysis of interactive terms indicates that increases in the real values of the benefits, held since 1999, have not caused significant effects on the dependent variable.Resumo: Este trabalho analisa a relação entre seguro-desemprego e emprego formal no mercado de trabalho brasileiro. A hipótese central é de que o recebimento deste benefício tem efeito negativo sobre a formalidade do trabalho no período posterior ao seu recebimento. São usados dados da PNAD (1999-2009). Para avaliar o efeito do seguro-desemprego sobre o mercado de trabalho brasileiro, foram estimados modelos de regressão logística. A variável dependente indica a formalidade no trabalho principal. Além de uma série de variáveis independentes (ano da pesquisa, região de residência, situação censitária, sexo, raça, idade e escolaridade), os modelos contêm uma variável de avaliação de política pública (seguro-desemprego) e variáveis para analisar a tendência desta política pública no decorrer do tempo. O recebimento do benefício do seguro-desemprego apresenta efeito negativo de 42% sobre a formalidade no trabalho principal no momento posterior ao recebimento do benefício. A análise dos termos interativos permite indicar que reajustes dos valores do benefício, realizados desde 1999, não causaram efeitos relevantes na formalização do trabalho.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,051
Score d'incertitude au seuil0,101

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,210 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2018
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