From recession to pandemic: Displacement among workers with disabilities from 2007 through 2021
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: With at least one-quarter of the U.S. adult population reporting one or more disabilities in 2020, people with disabilities represent a large and diverse group of individuals who often face significant barriers in the labor market, especially job displacement - involuntary job loss due to external factors. OBJECTIVE: We examine how rates of job displacement varied for people with different types of disabilities from 2007–2021, a period that includes the 2008 Great Recession and the COVID-19 pandemic. METHODS: We use data from six waves of Current Population Study Displaced Worker Supplement (CPS DWS, N = 344,729) and a series of logistic regression models to examine differences in displacement by disability status and type. RESULTS: People with disabilities were approximately twice as likely as those without disabilities to experience job displacement, but more during times of economic turmoil. Although displacement disparities by disability status were decreasing from a high of 6.5 percentage points during the Great Recession, the pandemic increased the gap to 5.8 percentage points. CONCLUSION: Involuntary job loss among people with disabilities is exacerbated by exogenous shocks. We extend work on disability and displacement, incorporating the COVID-19 pandemic in our discussion of explanations of both labor market disadvantage and precarity.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».