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Winners and losers: a micro‐level analysis of international outsourcing and wages

2008· article· en· 232 citations· W1662135391 sur OpenAlex· 10.1111/j.1365-2966.2008.00462.x

Pourquoi ce travail est-il 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.

Revue canadienneIl a paru dans une revue canadienne.

Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Prédiction distillée sur la base complète

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.

Catégories candidates
Méta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuelles
aucune
Domaine
Signal candidat: aucuneSignal consensuel: aucune
Devis d'étude
Signal candidat: ObservationnelSignal consensuel: Observationnel
Genre
Signal candidat: EmpiriqueSignal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants
0,557
Score d'incertitude au seuil
1,000
Statut de validation
machine_predicted_unvalidated · codex-gemma-dda1882f352a

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

Scores machine (provisoires)

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

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.

Tête enseignante Opus0,280
Tête enseignante GPT0,180
Écart entre enseignants
0,100 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validation
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

Résumé

Abstract. Our paper investigates the link between international outsourcing and wages utilizing a large household panel and combining it with industry‐level information on industries' outsourcing activities from input‐output tables. This approach avoids problems such as aggregation bias, potential endogeneity bias, and poor skill definitions that commonly hamper industry‐level studies. We find that outsourcing has had a marked impact on wages. Applying two alternative skill classifications, we find evidence that a 1 percentage point increase in outsourcing reduced the wage for workers in the lowest skill categories by up to 1.5%, while it increased wages for high‐skilled workers by up to 2.6%. This result is robust to a number of different specifications.

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.

La notice

Revue
Canadian Journal of Economics/Revue canadienne d économique
Thématique
Global trade and economics
Domaine
Economics, Econometrics and Finance
Établissements canadiens
non disponible
Organismes subventionnaires
non disponible
Mots-clés
OutsourcingEndogeneityLabour economicsWagePoint (geometry)OffshoringPercentage pointEconomicsLow wageBusinessEconometricsMarketingFinanceMathematics
Résumé présent dans OpenAlex
oui