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Enregistrement W2889308312 · doi:10.17323/1996-7845-2018-02-09

The G20’s Promise to Create More and Better Jobs: Missed Opportunities and a Way Forward

2018· article· en· W2889308312 sur OpenAlexaboutno aff
Sandra Polaski

Notice bibliographique

RevueInternational Organisations Research Journal · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCanadian Policy and Governance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Group of 20 (G20) was launched as a leaders' forum in the midst of the 2008 financial crisis and quickly agreed to undertake coordinated economic stimulus efforts.While those early measures helped stabilize the global economy, the negative impacts of the crisis on employment continued to mount through 2009.The leaders turned their attention to labour market issues; labour and employment ministers met in 2010 and thereafter.However, the G20 and a number of other countries erroneously reversed the stimulus approach beginning in Toronto in 2010, leading to weak recovery, entrenchment of unemployment and stagnation of wages.Labour ministers increasingly advocated more robust labour market policies, but were resisted by finance ministers.The leaders themselves agreed to increasingly strong statements on wages, inequality and social issues but most G20 countries did not implement them.When the political backlash against globalization emerged in 2016 the G20 was seen by many as part of the out-of-touch elite that failed to address the difficulties and economic anxiety suffered by many G20 member households.The G20 should adjust course by implementing, in a coordinated manner, policies that can increase employment and incomes and reverse growing inequality.This paper lays out two practical examples of such policies.The first is a coordinated increase in minimum wages across the G20 to provide direct support to low-wage workers, restart overall wage growth and increase demand.If implemented by the entire G20 this would provide a serious stimulus to global demand, which still remains weak, and avoid competitive undercutting among G20 members.The second is a coordinated increase in financing for programmes to help those who have lost as a result of globalization.Losers often suffer very harsh economic effects and few G20 countries compensate them adequately.A well-advertised, coordinated effort including policies such as these could demonstrate the relevance of the G20 to populations that have benefited little from the group's efforts to date.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,994
Score d'incertitude au seuil0,119

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0060,005
Communication savante0,0110,011
Science ouverte0,0020,011
Intégrité de la recherche0,0150,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0360,010

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.

Tête enseignante Opus0,138
Tête enseignante GPT0,422
Écart entre enseignants0,285 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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