Notice bibliographique
Résumé
the Annual Meetings of the Canadian Economics Association, for comments on earlier versions of this research. We thank Adrienne ten Cate, Sule Korkmaz, and Stéphanie Lluis for research assistance and the SSHRC and CILN for research funding. The Dynamics of US Labor Force Attachment We analyze the dynamics of labor force attachment in the US by studying patterns of transition behavior for individuals matched month-to-month using data from the new Current Population Survey. Specifically, we examine transition behavior for four labor market states: employment, unemployment, marginal attachment (“wanting work ” but not searching), and non-attachment (“neither searching nor wanting work”). Our methods test whether various degrees of attachment among the non-employed are behaviorally distinct and illuminate the nature of dynamics among a broader set of labor market states than is usually examined. Results from the unconditional transition rates over time suggest that the breakdown of the non-employed into three categories is a useful approach that is supported by the data. These results are confirmed and enhanced by estimation of a number of multinomial models of labor market dynamics, and by estimation and testing within a duration modeling framework that allows for dependence. Moreover, these findings are consistent with earlier results found for longer time-periods using Canadian data, although the present work adds significantly to these results by showing that neither seasonality nor duration dependence issues confound this evidence.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».