Socio-Economic Risk Assessment and Peril Analysis in the Context of the COVID-19 Pandemic and Emergencies
Notice bibliographique
Résumé
The article proposes a methodology for assessing socio-economic risks and analysing perils in the context of the COVID-19 pandemic and emergencies, and presents the results of its testing. The methodology allows assessing changes in labour risks by possible values of internal indicators. This makes it possible to develop scenario approaches in case of a change in quarantine restrictions or their lifting. Testing of the developed methodology for assessing socio-economic risks and analysing perils caused by the impact of the COVID-19 pandemic on the domestic labour market and employment is based on determining changes in economic conditions of risk emergence and occurrence, direct employment risks, and assessment of socio-economic consequences of risks in case of strict quarantine measures during the 2nd quarter of 2020. A feature of the proposed scientific and methodological support for assessing socio-economic risks and analysing perils in the context of the COVID-19 pandemic is taking into account the basic principles of the European system of social indicators using quantitative methods of assessing social risks in the workplace. The practical significance of the obtained results is that the introduction of the developed scientific and methodological support, and practical recommendations will promote the development of preventive measures to deal with socio-economic risks and perils in the domestic labor market and employment, to improve social protection during the COVID-19 pandemic, and to prioritise the government measures based on the risk ranking according to the occurrence, and the impact probability.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».