El cese de relación laboral en Ecuador por causa del Covid 19
Notice bibliographique
Résumé
La revisión de información de estos 6 meses a partir del inicio de la pandemia en nuestro país tiene como presente apunte de incumbencia recoge una posible marca sobre la cuál podría ser el trastazo colectivo provocado por el real arrebato sanitario del COVID19. En base a las estadísticas registradas en estamentos como ministerio de trabajo, tanto en desafiliaciones a la seguridad Social y en base a la aparente emoción sobre el oficio (analizando sus características y madrigal se determinan cuáles serán los colectivos más perjudicados y/o aquellos que se encuentran en un ámbito laboral más delicado. El coronavirus está alcanzando a más víctimas en Ecuador entre ellas se trata de las empresas sin flujo de caja y los trabajadores que pierden su empleo por falta de liquidez. El país presentaba una tasa de subempleo y desempleo del 24.6 por ciento en diciembre de 2019. Siendo este que en su actualidad cuenta con 17.5 millones de habitantes y cerca de 8.5 millones son económicamente activos, pero no todos producen ni perciben un salario formal, la crisis que enfrentamos por esta pandemia se ha agravado por el quiebre de empresas durante los últimos meses, calculando que cerca de 80.000 trabajadores de empresas públicas y privadas, han sido cesados en sus funciones y están en casa sin salario, ni indemnización por despido
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».