Impact of Recession on the employment in Catalonia from a gender and age perspective
Notice bibliographique
Résumé
In Catalonia, between 2008 and 2014, the rate of youth unemployment has exponentially increased and it has turned into a structural problem: when the fourth quarter of 2014 ended, among the people under the age of 30, the number of unemployed people was 1,495,600, 645,000 more than in the first quarter of 2008. In addition, with the data provided by the Spanish Tax Agency, the average wage of wage earners over 25 years in 2014 is 3.4 times superior to the young people and the reduction of the average wage of these is 2.8 times bigger. Moreover, during this period, the annual income of women has shortened the distance in relation to men, mainly the employed group, from a ratio of 1.40 to 1.30, but in contrast, the number of women receiving minimal resources (MW and MP) has worsened: in relation to employees, 31.7% of the total number within this subgroup. In order to highlight the uneven impact of recession on the labor market in Catalonia, this study examines the evolution of its main variables in the period 2008-2014 from a gender and age perspectives delving into the structure wages and analyzing the distribution of inter-group and intra-group inequality between men and women.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».