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Enregistrement W1519144303

The “Continuous Collaborators” in Italy. Hybrids between Employment and Self-employment.

2006· preprint· en· W1519144303 sur OpenAlexaboutno aff
Ulrike Mühlberger, Silvia Pasqua

Notice bibliographique

RevueRePEc: Research Papers in Economics · 2006
Typepreprint
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDigital Economy and Work Transformation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuarter (Canadian coin)Work (physics)Labour economicsSocial securityBusinessSelf-employmentLabour lawTemporary workDuration (music)Demographic economicsEconomicsMarket economyFinanceEntrepreneurshipEngineeringGeography
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Over the last decade Italy has seen a strong increase in the number of workers on the border between self-employment and employment. Depending on the data source the “parasubordinati”, i.e. workers with a “contract of continuous collaboration” (collaborators) represented between 1.8% (ISTAT, 2004) and 5.3% (Alteri and Oteri , 2004) of the Italian labour force. Since most of them work only for one company and are, moreover, strongly integrated into the firm of the contract partner, we argue that the Italian labour and social security law strongly discriminates against these workers who are, in fact, very close to employees. We investigate whether and in what respect the group of the collaborators differs from the group of employees and the group of the self-employed using the Italian Labour Force Survey (ILFS) of 2004 (4th quarter). Additionally, we analyse the short-term labour market transitions of collaborators to other labour market statuses. In contrast to other European countries, these collaborators are not low qualified workers, but young, highly educated professionals. At the same time the contracts of continuous collaboration are not a port of entry into the labour market nor do we find that these contracts are a vehicle to more stable jobs. However, they seem to be a possibility for women to work part-time.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,891
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,287 · 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.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations10
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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