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Enregistrement W1514900623 · doi:10.34989/swp-1995-3

Empirical Evidence on the Cost of Adjustment and Dynamic Labour Demand

2021· article· en· W1514900623 sur OpenAlexaffabout
Robert Amano

Notice bibliographique

RevueSSRN Electronic Journal · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic Theory and Policy
Établissements canadiensBank of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesEconomicsPolitical sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper the author examines whether there is significant evidence of the effect of adjustment costs on Canadian labour demand. This is an important question, as sluggish adjustment of labour demand resulting from significant adjustment costs may be one factor that could help explain some of the unemployment persistence found in Canadian data. The author uses a linear-quadratic model and attempts to estimate the relative adjustment costs of labour demand as well as its rate of adjustment towards long-run equilibrium. In contrast to others who have examined the dynamic behaviour of labour demand, the author estimates the structural parameters using the Euler equation and employs a limited-information approach that does not require an explicit solution for the model's control variables in terms of the forcing processes. The empirical estimates imply that adjustment costs are about four times more important than disequilibrium costs and that it takes over three and a half years for 90 per cent of labour demand adjustment to be completed. Therefore the author concludes that significant adjustment costs are an important feature of Canadian labour demand and that sluggishness due to these costs may be one explanatory factor in unemployment persistence.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,343

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,235 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations8
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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