Determinantes de la temporalidad en el mercado laboral ecuatoriano // Determinants of Temporality in Ecuadorian Labor Market
Notice bibliographique
Résumé
Las diferencias que existen dentro del mercado laboral ecuatoriano, en las diferentes ramas de actividad, evidencian los niveles de formación que los trabajadores deben tener para evitar efectos negativos. Por tal motivo, en este estudio se analiza el papel que las características personales, laborales y geográficas desempeñan en la probabilidad de obtener un contrato temporal frente a uno indefinido. El análisis es realizado por rama de actividad, para determinar qué características posibilitarán la existencia del contrato temporal en cada una de ellas. Para lograr este objetivo, se estiman modelos de regresión logística utilizando los datos de la Encuesta de Empleo, Desempleo y Subempleo desde el 2º trimestre del año 2007 al 2º trimestre del año 2010, elaborada por el Instituto Nacional de Estadística y Censos (INEC). || The differences that exist inside the labor Ecuadorian market, in the different branches of activity, demonstrate the training levels that the workers must have to avoid negative effects. However, in this study, the role played by individual, jobs and residence characteristics are analyzed on the probability of having a fixed-term employment versus permanent employment. It is analyzed concretely by branch of activity, to check which are the characteristics that would make it possible the existence of the fixed-term employment in each of them. To achieve this aim, there are estimated models of logistic regression using the information of the Survey of Employment, Unemployment and Underemployment from 2nd quarter of 2007 to the 2nd quarter of 2010, elaborated by the National Institute of Statistics and Censuses (INEC).
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,000 |
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.
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 ».