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Enregistrement W3123675962 · doi:10.1017/s0770451800006138

Labor supply dynamics, unemployment and experience in the labor market

2004· preprint· en· W3123675962 sur OpenAlexaff
Étienne Wasmer

Notice bibliographique

RevueRecherches économiques de Louvain · 2004
Typepreprint
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueLabor market dynamics and wage inequality
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEconomicsLabour economicsUnemploymentShock (circulatory)WageEfficiency wageSupply shockBoomLabor demandDemand shockExcess supplyHuman capitalSupply and demandInequalitySplit labor market theorySecondary labor marketLabor relationsMonetary economicsMarket economyMacroeconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary In the last decades, OECD labor markets faced important labor supply changes with the arrival of women and the cohorts of the baby-boom. Using a survey where workers declare their true employment experience, this paper argues that these supply trends imply more inexperienced workers. It then investigates the consequences of this fact on the skill composition of the labor force, between-groups wage inequality and the level of unemployment. The main result is that a labor market with wage rigidities may not recover from such a temporary labor supply shock: with a younger and less experienced labor force, there is higher unemployment among low-experience workers, they do not accumulate enough on-the-job human capital, this reduces in the long-run the supply of skilled (experienced) workers and the demand for unskilled workers. This intertemporal multiplication of supply shocks generates multiple equilibria, and the rigid economy is stuck to the bad equilibrium even after the shock. In a competitive labor market, in contrast, wage inequality and notably, the wage return to experience becomes higher but there is no persistence of the supply shock.

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 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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,251
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,096
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,207 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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