Perception of Unemployment Reasons during Coronavirus Lockdown in Ukraine
Notice bibliographique
Résumé
Work has always been a domain where individuals experience distress. However, in the current pandemic and into the unforeseeable future, job loss and unemployment stress will only exponentially increase. This manuscript represents the vision in vocational psychology which aimed to find out how the perception of the reasons for job cuts of males and females shifted in the first stage of the lockdown, to check and to compare the male’s and female’s ideas about the causes of their own long-term unemployment and their ideas about possible ways out of the unemployment in the situation of a COVID lockdown in Ukraine. Methods: The research agenda includes exploring of the unemployment crisis among participants who were divided into three age groups of both gender: younger (18-25-year-old), middle (26-35-year-old), older (36-50-year-old). To characterize unemployment in the pandemic period, the questionnaire consisting of three scales was developed. It aimed to discover the reasons for job cuts, the ideas about the causes of the participants’ unemployment, and possible ways out of the unemployment situation. Student t-test was used to determine if the means of two sets of data (male and female of different age groups) are significantly different from each other. Results: It is revealed that the unemployment in Ukraine among all groups of workers showed the different perception of the reasons for job cuts; their ideas about possible ways out of the unemployment in the situation of a COVID lockdown in Ukraine, which showed the generation gap in the job cuts perception and the basics of the interaction between the employer and the employee. Conclusions: The study provides deeper insights into the labour market and its personal perception by males and females of different age groups in the first stage of a COVID lockdown. Concerning results, consider the passivity of the unemployed, their inertia and unproductive employment strategies, a decline in trust to the media as employment search, and a growing tendency to despair of the ability to find a job. On the positive side is a growing understanding of education importance.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».