Les pertes de gains des travailleurs deplaces : donnees canadiennes extraites d'une importante base de donnees sur les fermetures d'entreprises et les licenciements collectifs
Notice bibliographique
Résumé
En utilisant le Fichier de donnees longitudinales sur la main d'oeuvre de Statistique Canada, nous examinons les pertes de gains a court et a long terme concernant un important echantillon (10 %) de travailleurs canadiens qui ont perdu leur emploi en raison de la fermeture d'une entreprise ou d'un licenciement collectif a la fin des annees 1980 et dans les annees 1990. L'utilisation d'un echantillon representatif a l'echelon national nous permet d'etudier la facon dont les pertes de gains varient selon le groupe d'age, le sexe, l'industrie et la taille des entreprises. De plus, nous effectuons des analyses distinctes concernant les travailleurs deplaces uniquement en raison de la fermeture d'une entreprise et concernant un echantillon elargi de travailleurs deplaces en raison de la fermeture d'une entreprise ou d'un licenciement collectif. Nous avons surtout constate que, tandis que les pertes moyennes de gains a long terme subies par les travailleurs deplaces en raison de la fermeture d'une entreprise ou d'un licenciement collectif sont importantes, celles qu'essuient les travailleurs deplaces ayant beaucoup d'anciennete semblent etre encore plus considerables. Comme l'ont constate aussi Jacobson, Lalonde et Sullivan (1993) aux Etats-Unis, les travailleurs de sexe masculin possedant beaucoup d'anciennete subissent des pertes de gains a long terme representant entre 18 % et 35 % de leurs gains avant deplacement. Dans le cas des femmes, les estimations varient de 24 % a 35 %.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,010 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 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 ».