Pay at risk: compensation and employment risk in the United States and Canada
Notice bibliographique
Résumé
Given the similarity of the two countries and their interconnections, one would expect Canadian employers to act much like their American counterparts, especially since firms from both countries often compete in the same markets using similar technologies (Verma and Thompson 1988).The similarities in the two countries and their integration through trade make it likely that the policy experiences of one have relevance for the other (Gunderson, Hyatt, and Pesando 1996).This chapter provides an introduction to some of the conceptual issues concerning compensation risk bearing by workers in labor markets.The following discussion provides background and is more abstract than the other chapters, which discuss the evidence concerning changes in risk bearing in particular aspects of compensation.This chapter provides a framework for thinking about some of the issues raised in the more applied chapters, and it concludes with an overview of the remainder of the book. COMPENSATION RISK BEARING IN LABOR MARKETS Conceptual IssuesRisk is an element of all aspects of employee-employer relationships, including pay rates, working time, and employment security.The allocation of risk bearing determines the extent to which risks are borne by workers, by firms and their stockholders, and by government.Labor market risks may pose serious problems for some workers.Many workers have mortgages and large financial commitments for rearing and educating children.Fixed financial commitments become problems for workers who face decreases in income due to unemployment or decreased work hours, or increases in expenses due to medical bills not covered by health insurance.Employers face risks affecting their demand for labor due to changes in their factor markets, technology, exchange rates, international competition, domestic competition, the legal environment, tax policy, and macroeconomic conditions affecting demand for their product.Other demand-side factors that may affect workers' risk include
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».