A Snapshot of the Crisis of COVID-19: Estimate of the Employment Impact Due to Lockdowns in Cagayan de Oro City, Philippines
Notice bibliographique
Résumé
When coronavirus disease 2019 (COVID-19) became a national health crisis, the local government of the Cagayan de Oro City (CDOC) did not implement total lockdown. The COVID-19 Adjustment Measure Program adopted by the local government probably affected the April 2020 Labor Force Survey that showed that Region 10 posted an employment rate of 88.9%, which is higher than the national average of 82.3% (Department of Labor and Employment, Region Office No. X (DOLE-X). NorMin secures highest employment rate amid COVID 19. 2020. Available from: https://pia.gov.ph/news/articles/1044898 [Accessed 9th May 2021]). Despite the regional figure being 6.6 percentage points higher than the national one, there is a decrease in employed persons by around 400,000 from 2.302 million persons employed in April 2019 to 1.883 million in April 2020 (Department of Labor and Employment, Region Office No. X (DOLE-X). NorMin secures highest employment rate amid COVID 19. 2020. Available from: https://pia.gov.ph/news/articles/1044898 [Accessed 9th May 2021]). Hence, the study determines the effect of COVID-19 protective measures implemented by the government on the economy of CDOC. Using the barangay-level and selected sectoral-level data on business registration, and employment data between 2010 and 2019, the study estimates that one-week lockdown means a ₱1,825 loss of income for a minimum-wage employee. One-month lockdown costs ₱7,300 foregone income, while one-quarter lockdown (or a half of six months) is equivalent to ₱21,900 income loss. We recommend 10 policy interventions, but the government should also think big and invest its resources into programs that create a multiplier effect on the economy. Multipliers are interventions that create ripples or positive impacts on other sectors and/or economic participants.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».