Cameroon’s Labor Market Dynamics and Prospects
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Cameroon has experienced substantive economic growth in the past two decades between 2001 and 2019, but this growth has not been inclusive enough to provide jobs to hundreds of thousands of new Cameroonian job-seekers entering the market every year. This chapter provides a comprehensive assessment of the Cameroon’s labour market, with a focus on the dynamics and patterns of key labour market indicators and factors affecting the performance in the labour market. Our analysis uses both macro- and micro-economic approaches and combines country-level times-series data from the World Bank World Development Indicators (WDI) and household survey data (ECAM) produced by the Cameroon’s National Institute of Statistics. In terms of findings, first we observe an overall limited increase of the capacity of the Cameroonian economy to absorb its labour force, with a fluctuating pattern over time. Second, we show that the positive dynamics observed in labour force participation, employment and unemployment actually hide the precarity of jobs and poor working conditions prevailing in the country. Third, our results reveal that significant gaps persist across different groups of the population in terms of labour market outcomes, and women, youth, low-educated people, and population of northern regions of the country are the most affected groups by the scarcity of formal and decent jobs. Finally, our analysis also corroborates previous findings of the literature showing that gender, education, area of residence, and economic sector of employment are key drivers of the labour market outcomes in Cameroon. From a policy perspective, we argue that to mitigate the growing demographic pressure in Cameroon’s labour market and convert it into a demographic dividend, there is a need to accelerate the structural transformation of the Cameroonian economy, invest more in education and human capital, and therefore set up conditions for extensive job creation in more formal and more productive sectors. Additionally, targeted economic policies aiming to formalize the labour market, expand social protection programs, especially for women and youth, would help improving employment and earning prospects for the growing and young Cameroonian population.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 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 ».