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Enregistrement W1540637492

Life After the High-tech Downturn: Permanent Layoffs and Earnings Losses of Displaced Workers

2007· preprint· en· W1540637492 sur OpenAlexaboutno aff
Marc Frenette

Notice bibliographique

RevueRePEc: Research Papers in Economics · 2007
Typepreprint
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueEmployment and Welfare Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLayoffEarningsRecessionLabour economicsDisplaced workersManufacturing sectorAttritionHigh techDemographic economicsBusinessEconomicsUnemploymentEconomic growthGeographyFinance
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The high-tech sector was a major driving force behind the Canadian economic recovery of the late 1990s. It is well known that the tide began to turn quite suddenly in 2001 when sector-wide employment and earnings halted this upward trend, despite continued gains in the rest of the economy. As informative as employment and earnings statistics may be, they do not paint a complete picture of the severity of the high-tech meltdown. A decline in employment may result from reduced hiring and natural attrition, as opposed to layoffs, while a decline in earnings among high-tech workers says little about the fortunes of laid-off workers who did not regain employment in the high-tech sector. In this study, I use a unique administrative data source to address both of these gaps in our knowledge of the high-tech meltdown. Specifically, the study explores permanent layoffs in the high-tech sector, as well as earnings losses of laid-off high-tech workers. The findings suggest that the high-tech meltdown resulted in a sudden and dramatic increase in the probability of experiencing a permanent layoff, which more than quadrupled in the manufacturing sector from 2000 to 2001. Ottawa-Gatineau workers in the industry were hit particularly hard on this front, as the permanent layoff rate rose by a factor of 11 from 2000 to 2001. Moreover, laid-off manufacturing high-tech workers who found a new job saw a very steep decline in earnings. This decline in earnings was well above the declines registered among any other groups of laid-off workers, including workers who were laid off during the "jobless recovery" of the 1990s. Among laid-off high-tech workers who found a new job, about four out of five did not locate employment in high-tech, and about one out of three moved to another city. In Ottawa-Gatineau, many former high-tech employees found jobs in the federal government. However, about two in five laid-off high-tech workers left the city.

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)0,004
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 enseignants0,136
Score d'incertitude au seuil0,271

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,396
Écart entre enseignants0,352 · 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

Citations2
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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