Comments on “An Empirical Assessment of the Employee Free Choice Act: the Economic Implications” by Ann Layne-Farrar
Notice bibliographique
Résumé
“An Empirical Assessment of the Employee Free Choice Act: The Economic Implications” by Ann Layne-Farrar provides empirical evidence concerning the impact on the U.S. unemployment rate and employment-to-population ratio should the highly controversial Employee Free Choice Act (EFCA) become law. The paper has received widespread public attention and its analysis is being used in the debate surrounding the EFCA. This commentary raises three important questions about the empirical analysis: Are the predictions presented in the study, concerning the effects of the EFCA, realistic? Is the research design likely to identify the effects of the EFCA? Why do the data used in the analysis cover such a short time period? The discussion suggests the empirical results presented in Layne-Farrar (2009) should be viewed with considerable skepticism.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,021 | 0,108 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,011 |
| Communication savante | 0,006 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,039 | 0,040 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,005 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».