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Enregistrement W2341223996 · doi:10.1093/acprof

The Egyptian Labor Market in an Era of Revolution

2015· preprint· en· W2341223996 sur OpenAlexaboutno aff
Ragui Assaad, Caroline Krafft

Notice bibliographique

RevueRePEc: Research Papers in Economics · 2015
Typepreprint
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMigration and Labor Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUnemploymentEconomicsLabour economicsSecondary labor marketInequalityLabor relationsEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This book fills an important gap in the knowledge about labor market conditions in Egypt in the aftermath of the Arab Spring uprisings, and it analyzes the results of the latest round of the Egypt Labor Market Panel Survey carried out in early 2012. The chapters cover topics that are essential to understanding the conditions leading to the Egyptian revolution of 25 January 2011, including the persistence of high youth unemployment, labor market segmentation and rigidity, growing informality, and the declining role of the state as an employer. It includes the first research on the impact of the revolution and the ensuing economic crisis on the labor market, including issues such as changes in earnings, increased insecurity of employment, declining female labor force participation, and the stagnation of micro and small enterprise growth. Comparisons are made to labor market conditions prior to the revolution using previous rounds of the survey fielded in 1988, 1998, and 2006. The chapters make use of this unique longitudinal data to provide a fresh analysis of the Egyptian labor market after the Arab Spring, an analysis that was simply not feasible with previously existing data. This book is essential reading for anyone interested in the economics of the Middle East and the political economy of the Arab Spring. Contributors to this volume - Mona Amer, Cairo University Ragui Assaad, University of Minnesota and the Economic Research Forum Ghada Barsoum, American University in Cairo Asmaa Elbadawy, Independent Consultant Rana Hendy, Economic Research Forum Samer Kherfi, American University of Sharjah Caroline Krafft, University of Minnesota Ali Rashed, Population Council Rania Roushdy, Population Council Mona Said, American University in Cairo Rania Salem, University of Toronto Irene Selwaness, Cairo University and the Population Council Maia Sieverding, University of California, San Francisco Jackline Wahba, University of Southampton Chaimaa Yassine, University of Paris 1

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,057

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,327 · 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

Citations2 445
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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