Long-term unemployment in Japan in the global financial crisis and recession
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
This paper examines the trends in long-term unemployment (unemployment for six months or more) in Japan across the period around the global financial crisis of the late 2000s and the subsequent Great Recession. Using data from the Labour Force Survey and Employment Status Survey, both conducted by the Statistics Bureau, Ministry of Internal Affairs and Communications, it uses decomposition analysis to illustrate some factors that change the long-term unemployment rates. While also shifting along with cyclical changes in the economy, the long-term unemployment rate and the share of long-term unemployed in the total unemployed have continued to rise over the last 30 years. From the mid-2000s, there was a large increase in the very long-term unemployed (people unemployed for over two years), accounting for more than a quarter of the total unemployed males in the mid-2010s. The decomposition analysis shows that the changes in the long-term unemployment rates are influenced to a large degree by the changes in the unemployment rate and the share of long-term unemployed in the total unemployed. The long-term unemployment rates are high for male workers, young workers (age 15‒24) and those whose highest level of education is high school or lower. The long-term unemployment rates are high in the three major metropolitan areas, while the share of long-term unemployed in the total number of unemployed is high in the rural areas.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle