Unpacking the polarization of workplace skills
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Economic inequality is one of the biggest challenges facing society today. Inequality has been recently exacerbated by growth in high- and low-wage occupations at the expense of middle-wage occupations, leading to a "hollowing" of the middle class. Yet, our understanding of how workplace skills drive this process is limited. Specifically, how do skill requirements distinguish high- and low-wage occupations, and does this distinction constrain the mobility of individuals and urban labor markets? Using unsupervised clustering techniques from network science, we show that skills exhibit a striking polarization into two clusters that highlight the specific social-cognitive skills and sensory-physical skills of high- and low-wage occupations, respectively. The connections between skills explain various dynamics: how workers transition between occupations, how cities acquire comparative advantage in new skills, and how individual occupations change their skill requirements. We also show that the polarized skill topology constrains the career mobility of individual workers, with low-skill workers "stuck" relying on the low-wage skill set. Together, these results provide a new explanation for the persistence of occupational polarization and inform strategies to mitigate the negative effects of automation and offshoring of employment. In addition to our analysis, we provide an online tool for the public and policy makers to explore the skill network: skillscape.mit.edu.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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