Measuring Heterogeneity in Job Finding Rates among the Non-Employed Using Labor Force Status Histories
Notice bibliographique
Résumé
We construct a novel measure of the duration of joblessness using the labor force status histories in the four-month CPS panels. For those out of the labor force (OLF) and the unemployed, the job finding rate declines with the duration of joblessness. This duration measure dominates other existing measures in the CPS for predicting transitions from non-employment to employment. For those OLF, the variation in job finding rates explained by the duration of joblessness is five times larger than the variation explained by the self-reported desire to work or reasons for not searching. For the unemployed, the job finding rate declines with the self-reported duration of unemployment only to the extent that this variable correlates with the duration of joblessness. The two duration measures are not equivalent, and the discrepancy between them is not a classification error. Instead, the self-reports of unemployment durations refer to how long the respondent looked for work, often disregarding short-term jobs or including periods of employment while searching. Using our novel measure, we provide new estimates of the duration distribution of the unemployed and reexamine current approaches to misclassification error in the CPS.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».