Notice bibliographique
Résumé
Des exemples d’inA©galitA© en A©ducation et de surqualification sur le marchA© du travail peuvent souvent se produire dans le mAame bA¢timent administratif, comme par exemple un employA© de bureau ayant un diplA´me d’A©tudes supA©rieures et qui doit rendre compte A un supA©rieur n’ayant fait que des A©tudes secondaires. D’aucuns pensent qu’en gA©nA©ral l’inA©galitA© provient de mauvaises conditions A©conomiques; cependant, une A©tude intitulA©e « Conditions du marchA© du travail, exigences professionnelles et inA©galitA© en A©ducation » (Rapport de recherche du RCCMTC no 134) par le membre affiliA© du RCCMTC Fraser Summerfield (UniversitA© de Guelph) fournit des preuves que la tendance A la surqualification plus A©levA©e lors des rA©cessions est en partie due aux changements relatifs des types d’emplois proposA©s pendant ces pA©riodes. L’assurance-emploi (a.-e.) aide les travailleurs A faire face A des situations A©conomiques difficiles, telles que les pA©riodes de chA´mage ou de sous-emploi. Bien que l’a.-e. fournisse une assurance aux mA©nages avec l’avantage du lissage de la consommation pendant une pA©riode de chA´mage, des chercheurs dA©couvrent des preuves de risque moral, lorsque les prestations de l’a.-e. encouragent l’allongement de la pA©riode de chA´mage. Mais la documentation prA©cA©dente ne faisait pas la diffA©rence dans les changements des prestations lorsque les conditions du marchA© du travail sont bonnes ou mauvaises. Si l’avantage du lissage de la consommation ou le coA»t du risque moral de l’a.-e. dA©pendent des conditions du marchA© du travail, ceci peut impliquer que les prestations optimales de l’a.-e. devraient suivre les changements de la demande en main-d’A“uvre. Une A©tude intitulA©e « L’assurance-emploi doit-elle varier selon le taux de chA´mage ? ThA©orie et preuves » (Rapport de recherche du RCCMTC no 104) par les membres affiliA©s du RCCMTC Kory Kroft (UniversitA© de Toronto) et Matthew Notowidigdo (Booth School of Business, UniversitA© de Chicago) examine comment les prestations optimales de l’a.-e. varient selon le cycle A©conomique en A©valuant comment le coA»t du risque moral et l’avantage du lissage de la consommation de l’a.-e. varient avec le taux de chA´mage.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,010 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,170 | 0,069 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».