Macroeconomic Policy Changes and Its Impact on Trade Unions, an Empirical Study on OECD Countries for the Period 2001-2020
Notice bibliographique
Résumé
This study examines the macroeconomic variables affecting trade union rate membership in OECD nations from 2001 to 2020. The Organization for Economic Cooperation and Development (OECD) has 38 of the most industrialized countries globally, which counts more than 80% of the global GDP; analyzing the macroeconomic movements of these countries means that we most likely know the variance of the global macroeconomic changes. We target the effect of employability, expenditure on education, unemployment, inflation, FDI, economic growth, wages, and salaries on trade union participation of employers. To conduct this research, we used data from World Bank, ILO, and OECD for 38 countries during the period 2001-2020, conducting a panel data Fixed Effect non-linear regression model with robust effect considering the non-normality and the possibility of heteroscedasticity of some of the variables. The results show that employers in the industry, the productivity in the service sector, and wages will increase the enrolment in a trade union, but on the other side, an increase of FDI and unemployment rates will decrease the association of employers to be in a trade union.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».