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Enregistrement W2135094284

Labour Market Seasonality in Canada: Trends and Policy Implications

2005· article· en· W2135094284 sur OpenAlexaboutno aff
Andrew Sharpe, Jeremy Smith

Notice bibliographique

RevueCSLS Research Reports · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueEmployment and Welfare Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSeasonalityUnemploymentEconomicsSeasonal adjustmentDemographic economicsLabour economicsEconomic growthVariable (mathematics)Ecology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of this paper is to examine labour market seasonality in Canada over the past three decades in order to shed light on what policies might be best suited to address seasonal economies. The main findings are as follows. The seasonality of the Canadian economy has declined since 1976 according to a wide range of output and labour market variables. However, since 1996 unemployment rate seasonality has increased. Seasonality ?both in employment and the unemployment rate ?is much higher for the young than for older workers and much higher for men than for women. Canada’s level of employment seasonality was more than three times higher than that in the United States in 2003. However, unemployment rate seasonality was perhaps surprisingly the same in the two countries. Relative to OECD countries, Canada has average unemployment rate seasonality, but very high employment seasonality. Atlantic Canada has higher levels of employment and unemployment rate seasonality than the other provinces reflecting a greater importance of primary industries and greater propensity of employers to hire part-year workers. Seasonal unemployment represents a much more important public policy issue than seasonal employment. The basic problem is an underlying lack of employment opportunities in rural and remote areas where seasonal unemployment is concentrated, not seasonal unemployment itself. An economic development strategy that ensures that all persons who want full year work can obtain it must be the most important element in any attempt to reduce seasonal unemployment. But such a strategy might need to be supplemented, at least in the short-to-medium term, by out-migration, particularly in very high unemployment regions, and incentives for firms to transform seasonal work into full-year work, or at least into near full-year work. Since unrestricted benefits for seasonal EI repeaters will not reduce seasonal unemployment, a strong case can be made that long-term income support for the seasonally unemployed is not in the long-run in the best interest of the beneficiaries, high unemployment regions, and the country, although reducing such benefits is politically difficult.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,068
Score d'incertitude au seuil0,494

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0040,012
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,141
Tête enseignante GPT0,517
Écart entre enseignants0,376 · 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'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

Citations11
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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