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Enregistrement W3006747430 · doi:10.1002/psp.2324

Job changing and internal mobility: Insights into the “declining duo” from Canadian administrative data

2020· article· en· W3006747430 sur OpenAlexafffundabout
Michael Haan, Miguel Cardoso

Notice bibliographique

RevuePopulation Space and Place · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueUrban, Neighborhood, and Segregation Studies
Établissements canadiensBrock UniversityWestern University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésResidenceInternal migrationDemographic economicsEconomicsLabour economicsLabor mobilityPanel Study of Income DynamicsEconomic growthDeveloping country

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Considerable research focuses on why internal migration rates are declining across most of the Western world. Several studies also look at why people are less likely to change jobs than they were in the past. In this paper, we look at the prospect of declining economic returns as an explanation for the joint decline in both phenomena in Canada. We use the Canadian Employer‐Employee Dynamics Database, a linked job–individual–family–firm data set, to look at the 5‐year income trajectories for Canadian workers who changed job and province of residence (movers) in 1997, 2002, and 2007. We compare these returns with those of job switchers who did not move (nonmover job switchers) and with those that changed neither jobs nor province (nonmover nonjob switchers). We find that the mover's premium, defined as the increase in income that accompanies either a job change or a geographical move, has decreased over time and argue that this may help explain why internal migration and labour fluidity have been declining.

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)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,394
Score d'incertitude au seuil0,724

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,108
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,236 · 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

Citations14
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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