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Enregistrement W3121763229

Wages, Productivity and Aging

2006· preprint· en· W3121763229 sur OpenAlexfundaboutno aff
Benoît Dostie

Notice bibliographique

RevueRePEc: Research Papers in Economics · 2006
Typepreprint
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueLabor market dynamics and wage inequality
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHuman Resources and Skills Development Canada
Mots-clésProductivityWorkforceWageEconomicsLabour economicsEfficiency wageSurvey data collectionProduction (economics)Wage growthDemographic economicsMathematicsStatisticsEconomic growthMicroeconomics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dans le présent article, nous évaluons les écarts de salaires et de productivité en fonction de l'âge à l'aide de données canadiennes liées employeur-employé de l'Enquête sur le milieu de travail et les employés pour la période 1999-2003. Les données obtenues au sujet de l'entreprise ont servi à estimer des fonctions de production en tenant compte du profil d'âge de son effectif. Les données concernant les employés ont été utilisées pour estimer des équations de salaires qui dépendent aussi de l'âge. Les résultats révèlent des profils concaves dans les relations âge-salaire et âge-productivité. Les comparaisons des déterminants des salaires et de la productivité démontrent que la productivité des travailleurs de 55 ans et plus ayant au moins terminé des études de premier cycle est plus faible que leurs salaires. Pour ce qui est des autres groupes, nous constatons que les salaires ne dévient pas de façon statistiquement significative de la productivité.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,249 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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