Gender Equality in U.S. Labor Markets in the “Great Recession” of 2007–10
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The -Great Recession of 2007-2009, the worst economic downturn faced by the U.S. economy since the Great Depression, has also come to be known as the -Great Man-cession in that job loss hit males harder than females. By contrast, this paper argues that the -man-cession story is far too simple. Using a broad range of indicators from the Current Population Survey (CPS) and taking a historical perspective, we show that several demographic groups have been especially hard hit by the recession, including African American males and females, Hispanic males and females, young females, and families maintained by single women. In addition, the gender gap in unemployment is much smaller once underemployed and marginally attached workers are counted. Data from the Current Employment Statistics cast further doubt on the man-cession story, indicating that women lost over 10 times more jobs in the current recession than in the previous two recessions compared to men, who lost 2.3 times more jobs. Following this review of the trends, the paper surveys federal and state government responses to the needs of workers hardest hit by the recession and concludes that -man-cession label has led to misidentification of the most vulnerable groups who should be the explicit beneficiaries of economic recovery policies.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 découle