An Approach to Predicting Regional Labor Market Effects of Economic Shocks: The COVID-19 Pandemic in New England
Notice bibliographique
Résumé
The emergence of the COVID-19 pandemic led state and local governments throughout New England and much of the nation to issue ordinances restricting activity that might otherwise contribute to the spread of the disease. Individuals also freely adjusted their behavior, hoping to reduce the chances of infecting themselves or others. As a result, many employers have experienced substantial reductions in sales revenue, which were expected to generate harmful effects on the labor market. Even though the reversal of mandated policies and voluntary behavior changes are well under way, the initial effects and ongoing public health concerns may extend the time needed for labor market outcomes to improve substantially. This study uses pre-pandemic employment data by occupation and a conceptual framework focused on labor costs to identify the subpopulation most vulnerable to the economic shock and predict layoffs and unemployment in the second quarter of 2020. The analysis allows for the possibility of wage cuts mitigating job losses. Further extensions incorporate indirect effects due to reduced product demand from directly affected workers, as well as offsetting effects of a federal policy response. Predicted second-quarter layoffs and unemployment due to the pandemic vary throughout New England, and such adverse labor market effects tend to be somewhat smaller in the region than in the country as a whole. Additionally, official estimates of unemployment from available second-quarter data fall within the range of predictions, after accounting for plausible measurement error. This approach, which builds on the work of other recent analysis, should be helpful in estimating the regional labor market impact of future economic shocks.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».