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Enregistrement W2913169569 · doi:10.1108/ijm-04-2017-0059

Unemployment invariance hypothesis, added and discouraged worker effects in Canada

2018· preprint· en· W2913169569 sur OpenAlexaboutno aff
Aysıt Tansel, Zeynel Abidin Özdemir

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Manpower · 2018
Typepreprint
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueLabor market dynamics and wage inequality
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUnemploymentEconomicsUnemployment rateDiscouraged workerLabour economicsEmpirical researchDemographic economicsMacroeconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose The purpose of this paper is to explore the long-run relationship between unemployment rate (UR) and labor force participation rate (LFPR) for men and women in Canada. Given that there are differences in the URs and participation rates of men and women, the authors perform separate analysis for them also. Design/methodology/approach The authors use co-integration analysis to investigate the existence of a long-run relationship between UR and LFPR in Canada using time series monthly data for the past 40 years. Findings The finding that there is long-run relationship between UR and LFPR leads the authors to doubt the pertinence of the unemployment invariance hypothesis for Canada. The authors further find evidence for added-worker effect for men and discouraged-worker effect for women in Canada and the authors elaborate on the possible explanations for this seemingly contradictory finding. Practical implications The lack of support for the unemployment invariance hypotheses implies that changes in the participation rate which may be due to aging population, policies of early retirement or constraints on working time will affect the UR in the long run. Originality/value This paper investigates the unemployment invariance hypothesis in Canada to come up with policy implications about long-run UR. The authors further elaborate on the possible explanations for the added-worker effect for men and the discouraged-worker effect for women that the authors find in this study.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,281
Score d'incertitude au seuil0,875

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,208 · 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'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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