MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2112136134 · doi:10.1068/a37295

Segmented Local Labor Markets in Postreform China: Gender Earnings Inequality in the Case of Two Towns in Zhejiang Province

2006· article· en· W2112136134 sur OpenAlexaff
Wei Xu, Kok-Chiang Tan, Guixin Wang

Notice bibliographique

RevueEnvironment and Planning A Economy and Space · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueChina's Socioeconomic Reforms and Governance
Établissements canadiensUniversity of GuelphUniversity of Lethbridge
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLabor market segmentationEarningsChinaMarket segmentationPoint (geometry)InequalitySegmentationSpace (punctuation)Labour economicsEconomicsGeographyMicroeconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper we aim to explore the segmentation structure of Chinese labor markets, especially gender-related segmentation, at a local level. Through a case-study approach, the discussion is centered on the multiple dualities of the local labor market determined by gender, place, migration, and the rural–urban divide. Although the empirical findings on gender differentiation in Chinese labor markets validate the conclusions of labor-market segmentation theory in general, they also point to the uniqueness of the segmentation processes of the Chinese labor market during the course of its economic transition since the reform. In this study we find that both place and space play an important role in configuring labor market segments, and the spatial construction of local labor markets is shaped greatly by the rural–urban social structure as defined by the household-registration system.

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 candidatesaucune
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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,970

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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)

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,231 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations37
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEnvironment and Planning A Economy and SpaceMême sujetChina's Socioeconomic Reforms and GovernanceTravaux en français237 207