Earnings and Employment Probabilities of Men by Education and Birth Cohort, 1982-96: Evidence for the United States, Canada and Australia
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we analyse the earnings and employment probabilities of men by \neducation level, birth cohort and age in the United States, Canada and Australia using a \nseries of cross-sectional surveys for each country spanning the years 1982 through 1996. For \nall three countries, more recent birth cohorts of less-skilled men have experienced worse \nlabour market outcomes than men from the same skill group but of earlier birth cohorts, \nceteris paribus. In the United States, the deteriorating labour market outcomes appear as \nlower earnings but not lower employment probabilities. In Canada and Australia, the less \nskilled men from more recent birth cohorts experience lower employment probabilities and \nlower earnings, with the magnitude of the earnings decline by cohort being smaller than was \nthe case for the U.S. This is consistent with the hypothesis that labour market institutions in \nAustralia and Canada have prevented wage levels from declining sufficiently to avoid the \nneed for reductions in employment probabilities. In the United States, wage flexibility may \nhave removed the need for reductions in employment probabilities.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».