Kurzarbeit in den neuen Bundesländern (Short-time work in the new federal states)
Notice bibliographique
Résumé
"With the introduction of the Employment Promotion Act (GDR) on 01.07.1990, short-time working benefit was put to use as an employment and training measure in eastern Germany, too. In particular in the first year after reunification it contributed on a large scale to relieving the pressure on the labour market in quantitative terms: at times some 2 million people, that was at that time about a quarter of all those in employment in the new federal states, were working short-time with an average of over 50% loss of working time. Since then changes in regulations as well as economic and institutional adjustment processes have brought about a steady decrease. At the end of the first six months of 1996 the statistics still revealed some 61,000 recipients of short-time working benefit. Using statistical data and findings from the labour market monitor, this article provides an over-view of the utilisation and effect of short-time working in the new federal states. By drawing comparisons with the development in the old federal states, it is possible to show the convergence trend. At the same time, in connection with this some rather fundamental questions regarding the function of short-time working benefit are mentioned and experiences are reappraised." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 0,006 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».