The Evolution of Rotation Group Bias: Will the Real Unemployment Rate Please Stand Up?
Notice bibliographique
Résumé
This paper documents that rotation group bias -the tendency for labor force statistics to vary systematically by month in sample in labor force surveys -in the Current Population Survey (CPS) has worsened considerably over time.The estimated unemployment rate for earlier rotation groups has grown sharply relative to the unemployment rate for later rotation groups; both should be nationally representative samples.The rise in rotation group bias is driven by a growing tendency for respondents to report job search in earlier rotations relative to later rotations.We investigate explanations for the change in bias.We find that rotation group bias increased discretely after the 1994 CPS redesign and that rising nonresponse is likely a significant contributor.Survey nonresponse increased after the redesign, and subsequently trended upward, mirroring the time pattern of rotation group bias.Consistent with this explanation, there is only a small increase in rotation group bias for households that responded in all eight interviews.An analysis of rotation group bias in Canada and the U.K. reveal no rotation group bias in Canada and a modest and declining bias in the U.K.There is not a "Heisenberg Principle" of rotation group bias, whereby the bias is an inherent feature of repeated interviewing.We explore alternative weightings of the unemployment rate by rotation group and find that, despite the rise in rotation group bias, the official unemployment does no worse than these other measures in predicting alternative measures of economic slack or fitting key macroeconomic relationships.
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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 | 0,010 | 0,055 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».