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Enregistrement W1526275746

What Do Quarterly Workforce Dynamics Tell Us About Wal-Mart? Evidence from New Stores in Pennsylvania

2005· article· en· W1526275746 sur OpenAlexaboutno aff
Michael J. Hicks

Notice bibliographique

RevueUrban/Regional · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomics of Agriculture and Food Markets
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVanguardWorkforceQuarter (Canadian coin)BusinessLabour economicsJob creationCompensation of employeesMarketingDemographic economicsEconomicsCompensation (psychology)Economic growth
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper I seek to better inform debate regarding Wal-Mart’s local impact on wages, and employment dynamics by combining data on Wal-Mart stores with the recently release Quarterly Workforce Indicators provided by the US Census. Use a panel of Pennsylvania counties, who saw entrance of a Wal-Mart in 2002, I find a new store has no effect on existing employee wages in the retail sector. However, new retail sector hires experience a roughly $0.50 an hour increase in total compensation in the quarter Wal-Mart enters. The entrance of a Wal- Mart draws employees from existing businesses, reducing job creation while increasing net job flows. Wal-Mart also has a longer term effect on net employment of a little more than 50 jobs in a total year. This employment finding is quite similar to findings in Hicks and Wilburn [2001] and Basker [2005]. Perhaps most importantly, Wal-Mart entrance is associated with a dramatic decline in retail sector job turnovers (over 40 percent). This result challenges much of the received wisdom of Wal-Mart’s role in the retail sector. The policy implications of these findings echo those of Ken Stone, who cautions against activist policy in support, or against Wal-Mart at the local level. Disclosure: The author of this study owns no stock in Wal-Mart or any related firm (other than that held by the mutual fund companies Vanguard and TIAA-CREF). I have performed no paid consulting services from any retail firm, its developers, local governments or related entities since 2002 (though I continue to field frequent questions on my earlier research). I have received no honoraria related to Wal-Mart research (other than travel costs paid by the Federal Reserve Bank of Richmond in 2001). In short, except for roughly $1, 500 purchases of diapers annual since 1999 I have no financial relationship with Wal-Mart or any affiliate that I am aware of.

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)0,008
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 enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,081

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,187 · 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

Citations5
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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