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Enregistrement W2899351849

Polarisation du marché du travail, structure industrielle et croissance économique

2018· article· fr· W2899351849 sur OpenAlexaboutno aff
Benoît Dostie

Notice bibliographique

RevueCIRANO Project Reports · 2018
Typearticle
Languefr
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic Theory and Policy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceHumanitiesEconomicsPhilosophy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L’objectif de la présente recherche est de vérifier dans quelle mesure le phénomène de polarisation des salaires, par lequel les salaires des hauts et des bas salariés augmen-tent plus vite que les salaires au milieu de la distribution, peut être observé au Québec. Nous trouvons qu’effectivement, au moins à partir de 1995, la distribution des salaires québécois montre une tendance très nette vers la polarisation. Cette polarisation était plus marquée pour la période 1995-2000 et semble diminuer en intensité par la suite. Nous poursuivons en estimant les effets de cette polarisation des salaires sur la structure industrielle de l’économie. Nous montrons que cette polarisation semble s’être pro-duite en même temps que des changements industriels pendant lesquels les parts des emplois allant à l’industrie des Communications et autres services, ainsi que celle des Soins et services de santé ont augmenté continuellement entre 1990 et 2010. L’industrie manufacturière est perdante sur toute la période, avec une accélération des pertes entre 2000 et 2010. Finalement nous discutons de l’impact de la polarisation du marché de l’emploi sur la croissance économique. Nous concluons alors que ce phénomène de polarisation ne vient diminuer en rien le rôle primordial de l’éducation (et des politiques publiques qui appuient ce secteur) pour soutenir la croissance économique.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,634
Score d'incertitude au seuil0,736

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,001

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.

Tête enseignante Opus0,038
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,207 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2018
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