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Enregistrement W2892298931 · doi:10.3386/w12853

The Ins and Outs of Cyclical Unemployment

2007· preprint· en· W2892298931 sur OpenAlexfundno aff
Michael Elsby, Ryan Michaels, Gary Solon

Notice bibliographique

RevueNational Bureau of Economic Research · 2007
Typepreprint
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic Theory and Policy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesYork UniversityUniversity of Michigan
Mots-clésUnemploymentEconomicsMetric (unit)Duration (music)RecessionBusiness cycleReplicateInflowProductivityEconometricsLabour economicsMacroeconomicsMonetary economicsStatisticsOperations managementMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

One of the strongest trends in recent macroeconomic modeling of labor market fluctuations is to treat unemployment inflows as acyclical. This trend stems in large part from an influential paper by Shimer on "Reassessing the Ins and Outs of Unemployment," i.e., the extent to which increased unemployment during a recession arises from an increase in the number of unemployment spells versus an increase in their duration. After broadly reviewing the previous literature, we replicate and extend Shimer's main analysis. Like Shimer, we find an important role for increased duration. But contrary to Shimer's conclusions, we find that even his own methods and data, when viewed in an appropriate metric, reveal an important role for increased inflows to unemployment as well. This finding is further strengthened by our refinements of Shimer's methods of correcting for data problems and by our detailed examination of particular components of the inflow to unemployment. We conclude that a complete understanding of cyclical unemployment requires an explanation of countercyclical inflow rates as well as procyclical outflow rates.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,508
Score d'incertitude au seuil0,767

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,370
Tête enseignante GPT0,492
Écart entre enseignants0,122 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations13
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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