Increasing Share of Agriculture in Employment in the Time of Crisis: Puzzle or Not? (Kriz Zamanlarinda Artan Tarim Istihdami: Bilmece mi, Degil mi? )
Notice bibliographique
Résumé
In the first quarter of 2008, along with the beginning of the crisis, the employment share of agriculture in Turkey deviated from its long-run trend and started to rise. Both the timing and the direction of the change caused a public debate for an explanation of this phenomenon. Less to the attention of the debate, labor productivity in agriculture has been declining since that quarter. How much of the increase in agricultural employment can be explained by the secular changes in its productivity? We use a multi-sector general equilibrium model, in which employment share in agriculture is determined solely by the subsistence constraint and labor productivity in agriculture, where sectoral productivity growth rates are treated as exogenous to answer this question. The model accounts for more than 90 percent of the decline in the agricultural employment share between 2000 : Q2 and 2010 : Q3. The model is also able to generate the increase in agricultural employment since 2008 : Q1, although it slightly overpredicts the agricultural employment share. The model also predicts the sectoral allocations of labor in non-agricultural activities during the sample period. A detailed analysis of the driving forces of the agricultural productivity growth is needed as it is at the heart of the secular changes in employment shares in Turkey.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».