Estimating the Off‐farm Labor Supply in Canada
Pourquoi ce travail est 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.
Notice bibliographique
Résumé
Off‐farm labor supply in Canada is modeled using separate off‐farm labor participation and off‐farm labor supply equations, which allows variables to affect participation and labor supply differently. The data used in this study are from Statistics Canada's Agriculture‐Population Linkage Database, which links the Population Census for 1986 to a 20% sample from the Census of Agriculture. Results indicate that age, education and wages have large, significant and opposite effects on participation and supply, and that government efforts to stabilize and supplement farm incomes through rural employment programs may have less effect on labor allocation decisions than do the underlying demographic factors and regional and farm characteristics. Nous modélisons id les disponibilités d'emploi extérieur (hors‐ferme) pour les agriculteurs, utilisant des équations distinctes pour la participation aux emplois extérieurs et pour l'offre des emplois extérieurs, ce qui permet de laisser les variables influer différemment sur les deux éléments. Les donées utilisées proviennent de la base de données de Statistique Canada sur le couplage agriculture‐population, laquelle relie le recensement de la population de 1986 à un échantillon de 20 % prélevé sur le recensement de l'agriculture. Les résultats font voir que l'âge, le niveau de scolarisation et les salaires ont de grands effets, significatifs mais opposés, sur l'utilisation et sur les disponibilites d'emplois extérieurs et que les initiatives de‘État pour stabiliser et compléter le revenu agricole au moyen de programmes d'emploi rural auraient mains d'effets sur les décisions d'attribution des emplois que les facteurs sous‐jacents relevant de la démographie et des caractéristiques particulières de chaque région et exploitation.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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