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Enregistrement W2479615004 · doi:10.5539/ibr.v9n9p122

The Adjustment of Maltese Firms to the Post-crisis Economic Environment: Evidence from a Firm-level Survey

2016· article· en· W2479615004 sur OpenAlexvenueno aff
Brian Micallef

Notice bibliographique

RevueInternational Business Research · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueUnemployment and Economic Growth
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWorkforceMalteseEconomic shortageProbit modelEconomicsFinancial crisisMultivariate probit modelLabour economicsBusinessMonetary economicsDemographic economicsMacroeconomicsEconomic growthEconometrics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In contrast to the experience of southern and peripheral economies in the euro area, Malta has weathered the financial crisis relatively well and its labour market remained resilient in the face of shocks. Using information from a firm-level survey conducted in 2014, this paper focuses on the nature of the shocks hitting the economy after the crisis and the reaction of Maltese firms to these shocks. Concerning the latter, a distinction is made between the firms’ decisions to adjust their workforce and on the wages given to new hires compared to incumbents. The empirical analysis is conducted with a multivariate probit framework that controls for both firm and workforce specific characteristics as well as the nature of the shocks faced by the firms. The results highlight the high degree of heterogeneity in demand conditions across sectors although concerns about skill shortages were broad-based.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,061
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,006

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 Opus0,169
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,150 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations0
Publié2016
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