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Enregistrement W3121622009 · doi:10.3386/w20694

Unemployment in the Great Recession: A Comparison of Germany, Canada and the United States

2014· preprint· en· W3121622009 sur OpenAlex
Florian Hoffmann, Thomas Lemieux

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueNational Bureau of Economic Research · 2014
Typepreprint
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueUnemployment and Economic Growth
Établissements canadiensBank of CanadaUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesInstitut für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung
Mots-clésUnemploymentEconomicsBustRecessionBoomGreat recessionUnemployment rateLabour economicsGlobal recessionGermanDemographic economicsMacroeconomicsGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper investigates the potential reasons for the surprisingly different labor market performance of the United States, Canada, Germany, and several other OECD countries during and after the Great Recession of 2008-09. Unemployment rates did not change substantially in Germany, increased and remained at relatively high levels in the United States, and increased moderately in Canada. More recent data also show that, unlike Germany and Canada, the U.S. unemployment rate remains largely above its pre-recession level. We find two main explanations for these differences. First, the large employment swings in the construction sector linked to the boom and bust in U.S. housing markets can account for a large fraction of the cross-country differences in aggregate labor market outcomes for the three countries. Second, cross-country differences are consistent with a conventional Okun relationship linking GDP growth to employment performance. In particular, relative to pre-recession trends there has been a much larger drop in GDP in the United States than Germany between 2008 and 2012. In light of these facts, the strong performance of the German labor market is consistent with other aggregate outcomes of the economy.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,401
Score d'incertitude au seuil0,843

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,252
Tête enseignante GPT0,421
Écart entre enseignants0,169 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle