MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2120320088 · doi:10.1177/0018726713509418

China’s 2008 Labor Contract Law: Implementation and implications for China’s workers

2014· article· en· W2120320088 sur OpenAlexfundno aff
Mary E. Gallagher, John Giles, Albert Park, Meiyan Wang

Notice bibliographique

RevueHuman Relations · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueChina's Socioeconomic Reforms and Governance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInternational Development Research CentreChinese Academy of SciencesWorld Bank Group
Mots-clésLabour economicsChinaUnemploymentEnforcementEconomicsLabour lawLabor contractSocial insuranceGovernment (linguistics)Law enforcementLabor demandBusinessEmpirical evidenceWageDemographic economicsLabor relationsLawEconomic growthPolitical scienceMarket economy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article presents empirical evidence from household and firm survey data collected during 2009−2010 on the implementation of the 2008 Labor Contract Law and effects on China’s workers. The Government and local labor bureaus have made substantial efforts to enforce the provisions of the new Law, which has likely contributed to reversing a trend toward increasing informalization of the urban labor market. Enforcement of the Law, however, varies substantially across cities. The article analyzes the determinants of worker satisfaction with the Law’s enforcement, workers’ propensity to have a labor contract, their awareness of the Law’s content and their likelihood of initiating disputes, and finds that all are highly correlated with education level, especially for migrants. Although higher labor costs may have had a negative impact on manufacturing employment growth, this has not led to an overall increase in aggregate unemployment or prevented the rapid growth of real wages. Less progress has been made in increasing social insurance coverage, although signing a labor contract is more likely to be associated with participation in social insurance programs than in the past, particularly for migrant workers.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,234
Score d'incertitude au seuil0,465

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,326 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations208
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueHuman RelationsMême sujetChina's Socioeconomic Reforms and GovernanceTravaux en français237 207