MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4386446292 · doi:10.11594/ijmaber.04.08.31

Effects of labour costs on different branches of service production in Benin

2023· article· en· W4386446292 sur OpenAlexaboutno aff
André Houndjo

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Multidisciplinary Applied Business and Education Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgriculture and Rural Development Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndex (typography)Production (economics)Tertiary sector of the economyWork (physics)Quarter (Canadian coin)Service (business)Industrial production indexValue (mathematics)Labour economicsEconomicsRegression analysisBusinessEconomyStatisticsMicroeconomicsEngineeringMathematicsComputer scienceGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The study's objective is to evaluate the influence of labour costs on the output of the service sector industries, particularly in the following industries: trade, transport and communication, hotels and restaurants. Inspired by the work of the BLS, we have constructed the labour cost index for the Eurozone, a very high-frequency indicator that will allow us to achieve our objective. The analysis was done over eight years, from the different quarters of 2014 to the third quarter of 2021. Using linear regression, it explores the relationships between the value added of the branches and other variables such as the labour cost index and credit to the economy. To this end, we conducted several tests that allowed us to opt for an error correction model (ECM). The results revealed that labour costs positively influence the firms’ output in the different sectors under study.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,925
Score d'incertitude au seuil0,133

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,300 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of Multidisciplinary Applied Business and Education ResearchMême sujetAgriculture and Rural Development ResearchTravaux en français237 207