EU Trade in Employment
Notice bibliographique
Résumé
The European Commission identified trade policy as a core component of the European Union's 2020 Strategy. The fast changing global economy, characterised by the dynamic creation of business opportunities and increasingly complex production chains, means that it is now even more important to fully understand how global value chains affect employment. Gathering comprehensive, reliable and comparable information on this is crucial to support evidence-based policymaking.\n\nGuided by that objective, the European Commission's Joint Research Centre (JRC) has produced this publication. It aims to be a valuable tool for trade policymakers.\n\nThe report features a series of indicators to illustrate in detail the dependence of the EU employment on the final demand of each EU Member State, and of the employment in each Member State on the EU final demand. This is done using the World Input-Output Database (WIOD), 2016 release, as the main data source. This information has been complemented with data on employment by skill and gender from other sources such as EUKLEMS. Besides, indicators have been also included to account for the inter-dependence between the EU and other world economies.\n\nMost indicators cover the period 2000-2014 but, due to data constraints, the indicators on employment split by skill and gender are only available from 2008 onwards. The geographical breakdown of the data includes the 28 EU Member States, Australia, Brazil, Canada, China, India, Indonesia, Japan, Mexico, Norway, Russia, South Korea, Switzerland, Turkey, Taiwan, the United States of America, and an aggregate “Rest of the World” region.\n\nThe information presented in this pocketbook is complemented with a software tool for analyses of global value chains, trade, income and employment. This tool enables a more detailed analysis of the different indicators related to global value chains and includes additional data management and visualization options.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 0,008 |
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 ».