MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4205803400 · doi:10.17848/wp22-361

How Reliable are Administrative Reports of Paid Work Hours?

2022· report· en· W4205803400 sur OpenAlexaboutno aff
Marta Lachowska, Alexandre Mas, Stephen A. Woodbury

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typereport
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueLabor market dynamics and wage inequality
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesWashington Center for Equitable GrowthSage FoundationW.E. Upjohn Institute for Employment ResearchRussell Sage Foundation
Mots-clésQuarter (Canadian coin)EarningsCurrent Population SurveyUnemploymentWageWork (physics)PopulationDemographic economicsBusinessDemographyActuarial scienceLabour economicsEconomicsGeographyAccountingEconomic growthEngineeringSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper examines the quality of quarterly records on work hours collected from employers in the State of Washington to administer the unemployment insurance (UI) system, specifically to determine eligibility for UI. We subject the administrative records to four “trials,” all of which suggest the records reliably measure paid hours of work. First, distributions of hours in the administrative records and Current Population Survey outgoing rotation groups (CPS) both suggest that 52–54% of workers work approximately 40 hours per week. Second, in the administrative records, quarter-to-quarter changes in the log of earnings are highly correlated with quarter-to-quarter changes in the log of paid hours. Third, annual changes in Washington’s minimum wage rate (which is indexed) are clearly reflected in year-to-year changes in the distribution of paid hours in the administrative data. Fourth, Mincer-style wage rate and earnings regressions using the administrative data produce estimates similar to those found elsewhere in the literature.

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)0,042
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,351
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,958
Score d'incertitude au seuil0,225

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0420,351
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0070,010
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,083
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,188 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineMéthodes
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

Citations13
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetLabor market dynamics and wage inequalityTravaux en français237 207