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Enregistrement W1966570184 · doi:10.1111/j.1744-7976.2003.tb00175.x

Earnings Mobility of Rural versus Urban Workers in Canada

2003· article· en· W1966570184 sur OpenAlexaffvenueabout
Esperanza Vera‐Toscano, Alfons Weersink, Euan Phimister

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Agricultural Economics/Revue canadienne d agroeconomie · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueRegional Economics and Spatial Analysis
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEarningsDemographic economicsGeographyBusinessLabour economicsEconomicsFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The policy choice to enhance household income for poor, working families depends on the dynamics of individual earnings and their direct, albeit imperfect, link to household income levels. This paper assesses the factors affecting the dynamics of low pay for rural versus nonrural individuals in Canada. Approximately one‐quarter of the rural workers sampled in Statistics Canada's SLID data receive a wage less than two‐thirds of the median wage for the period and the percentage is increasing over time. In contrast, an average of 17% of workers in urban areas receives wages below this threshold. The low pay in rural areas is also “longer lasting,” either because the probability of an upward wage move is less, because the probability of moving out of the labor force is less, or because the probability of moving down from high pay is greater. Thus, direct mechanisms such as a minimum wage are likely to be more effective in rural areas. The higher probability of a move downward (either to low pay or out of the labor force) may be associated with greater seasonal work in rural areas. Hence, policy to address rural low pay may need to take seasonality into account more than in urban labor markets.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,114
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,151
Écart entre enseignants0,129 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2003
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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