Notice bibliographique
Résumé
There is a general sense that 1990s labour market was unique. It has been characterized by notions such as downsizing, revolution, the knowledge-based economy, job instability, and so on. This paper provides an extensive overview of performance of 1990s labour market, and asks just how different it was from 1980s. It goes on to ask if facts are consistent with many common beliefs and explanations. The paper focuses on (a) macro-level labour market outcomes, and (b) distributional outcomes. Macro-level topics include: has nature of work changed dramatically in 1990s? has there been a continued ratcheting up of unemployment? have we witnessed rising job instability and increased levels of layoffs? did company downsizing increase in 1990s? why did per capita income growth stall in 1990s? for a worker with a given level of human capital, has there been a deterioration in labour market outcomes? Much of focus in labour market over 1980s and 1990s was on distributional outcomes - who is winning and who is losing. Some of distributional outcomes of 1990s labour market addressed in paper include: outcomes for men and women; changes in relative wages of highly educated and earnings inequality; trends in rate of low-income; changing outcomes for recent labour market entrants, including young people and immigrants; and extent to which technological change plays a major role in these outcomes. The paper concludes with a discussion of overall performance of 1990s labour market as compared to 1980s.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».