Makroekonomiczne determinanty bezrobocia na przykladzie Polski i Stanow Zjednoczonych w latach 2000–2016 [Macroeconomic determinants of unemployment on the example of Poland and United States in years 2000–2016]
Notice bibliographique
Résumé
Motivation: The motivation for choosing a subject was high importance of long-term unemployment for economic growth and methods of unemployed profiling to prevent that phenomenon. Aim: The aim of the article was the selection of macroeconomic determinants of long-term unemployment in Poland and the United States. The analysis was also focused on discussing the possibility of combating long-term unemployment through the unemployed profiling and the current results of this method in Poland. Results: The following macroeconomic variables had a statistically significant impact on the unemployment rate: the unemployment rate in the previous quarter, real GDP growth rate, inflation rate, growth rate for export share in GDP and investments. In most cases, this influence was in line with economic theory. In Poland, the unemployment rate is most responsive to changes in GDP in the opposite direction. It can be expected that stimulating economic growth or taking actions supporting it in the long run, should translate into a decrease in the unemployment rate in Poland. In the United States, growth rate for export share in GDP and investments had a significant impact on unemployment rate.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».