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Enregistrement W3214053959 · doi:10.3982/qe1854

Earnings dynamics of immigrants and natives in Sweden 1985–2016

2022· article· en· W3214053959 sur OpenAlex

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.

Notice bibliographique

RevueQuantitative Economics · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueEmployment and Welfare Studies
Établissements canadiensKellogg's (Canada)
Organismes subventionnairesInstitutet för arbetsmarknads- och utbildningspolitisk politisk utvärdering
Mots-clésEarningsEconomicsEarnings growthRecessionImmigrationInequalityVolatility (finance)Labour economicsDemographic economicsRedistribution (election)MacroeconomicsFinancial economicsPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper analyzes earnings inequality and earnings dynamics in Sweden over 1985–2016. The deep recession in the early 1990s marks a historic turning point with a massive increase in earnings inequality and earnings volatility, and the impact of the recession and the recovery from it lasted for decades. In the aftermath of the recession, we find steady growth in real earnings across the entire distribution for men and women and decreasing inequality over more than 20 years. Despite the positive trend, large gender differences in earnings dynamics persist. While earnings growth for men is more closely tied to the business cycle, women face much higher volatility overall. Earnings volatility is also substantially higher among foreign‐born workers, reflecting weaker labor market attachment and high risk of large negative shocks for low‐income immigrants. We document an important role of social benefits usage for the overall trends and for differences across subpopulations. Higher benefits enrollment, especially for women and immigrants, is associated with higher earnings volatility. As the generosity and usage of benefit programs declined over time, we find stronger earnings growth among low‐income workers, consistent with higher self‐sufficiency.

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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,140
Score d'incertitude au seuil0,449

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,395
Écart entre enseignants0,327 · 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