Impact of the COVID-19 pandemic on labor markets of Arctic territories of circumpolar countries.
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic has threatened human safety and well-being, has outlined new requirements for the functioning of sectors of the economy and social sphere that directly determine the conditions of life, and has required timely comprehension of the COVID-19 pandemic consequences as part of updating the measures of social and economic support. Assessing the impact of the current crisis situation caused by the COVID-19 pandemic on the labor markets of circumpolar countries was the purpose of this study. The objectives of the study included an analysis of the effects of the COVID-19 pandemic on the economies of circumpolar countries, an analysis of governmental measures to mitigate the socio-economic consequences of the COVID-19 pandemic, an analysis of employment and unemployment rates in 2019–2020, and a rationale for the role of government in reducing social tensions in Arctic labor markets. The labor markets of regions whose territories are fully attributed to the Russian Arctic, as well as labor markets of the Arctic territories of Canada, the United States, Norway, Finland and Sweden were the object of this study. As a result of the study, it was determined that the greatest decline was observed in consumer demand-oriented sectors of the economy. It has been revealed that the labor markets have been negatively affected by the decline in the number of small and medium-sized businesses and individual entrepreneurs. The scientific novelty of the study is determined by a special assessment of the cumulative impact of the COVID-19 pandemic and governmental measures to limit its spread on employment and unemployment indicators that identify trends in Arctic labor markets. The practical significance of the study lies in the fact that its main conclusions are aimed at updating the measures of employment regulation in the labor markets of the Russian Arctic. The prospects for further research are determined by the long-term nature of the consequences of the COVID-19 pandemic for the Arctic economies and the formation of appropriate proposals and recommendations for adapting labor markets in the Russian Arctic to the emerging situation.
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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».