Job tasks and the comparative structure of income and employment: Routine task intensity and offshorability for the LIS*
Notice bibliographique
Résumé
Comparative sociologists have long considered occupations to be a key source of inequality. However, data constraints make comparative research on two of the more important contemporary drivers of occupational stratification – globalization and technological change – relatively scarce. This article introduces a new dataset on occupational ‘routine task intensity’ (RTI) and ‘offshorability’ (OFFS) for use with the Luxembourg Income Study (LIS). To produce these data, we recoded 23 country-specific occupational schemes (74 LIS country-years) to the two-digit ISCO-88 scheme. When combined with the handful of LIS countries already reporting their occupations in ISCO-88, we produce individual level RTI and OFFS scores for 38 LIS countries and 160 LIS country-years. To assess the validity of these recodes, we compare average labor-income ratios predicted by recoded ISCO-88 occupational categories to those predicted by reported ISCO-88 occupational categories within countries that transitioned from country-specific to ISCO-88 codes over time. To assess the utility of these RTI and OFFS scores and advance the literature on income polarization, we analyze their association with work hours and labor incomes in the global North and South. Both covariates correlate with work hours in ways that are consistent with previous research and additional theoretical considerations. Moreover, we show that both RTI and OFFS contribute to income polarization directly in the North, but not in the South. This article generates a public good data infrastructure that will be of use to a wide variety of social scientists, and brings new evidence to bear on the question of income polarization in rich democracies.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».