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Enregistrement W234356579

Cyclical Changes in Short-Run Earnings Mobility in Canada, 1982-1996

2001· preprint· en· W234356579 sur OpenAlexaboutno aff
Charles M. Beach, Ross Finnie

Notice bibliographique

RevueRePEc: Research Papers in Economics · 2001
Typepreprint
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueLabor market dynamics and wage inequality
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEarningsRecessionEconomicsDemographic economicsLabour economicsDistribution (mathematics)PopulationInequalityDemographyMathematicsFinance
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The paper by Charles M. Beach and Ross Finnie represents the first attempt to quantify short-term or cyclical changes in earnings mobility in Canada. Mobility analysis can be seen as a complement to the analysis of income distribution. For a given degree of earnings inequality, more earnings mobility corresponds to securing greater labour market opportunity. Using longitudinal income-tax-based data, the authors divide the employed population into eight age/sex groups: entry workers (20–24), younger workers (25–34), prime-age workers (35–54), and older workers (55–64) for both sexes; and divide the earnings distribution into lower, middle and upper regions or earnings intervals based on median earnings levels for the distribution as a whole, and calculate the proportion of workers in each group for all years over the 1982–96 period. They also develop transition matrices that show the probability of moving from one earnings interval to another over a one-year period. They find that there have been major cyclical changes in earnings polarization and that these changes have been concentrated in recessions, notably in the 1990–92 downturn. They also find that men in particular experienced a marked decrease in their net probability of upward mobility in the earnings distribution during recessions, as the probability of moving up fell sharply as did the probability of moving down. The results of the paper are particularly relevant for an understanding of how earnings mobility may be affected by the current economic slowdown.

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 enseignants0,056
Score d'incertitude au seuil0,408

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,008
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,244 · 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

Citations3
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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