Would it have been cheaper to let them become unemployed? Costs and benefits of First Aid intervention for companies in Slovakia during the COVID-19 pandemic
Notice bibliographique
Résumé
Research background: The global COVID-19 pandemic, which started in the first quarter of 2020, triggered unprecedented economic challenges, prompting governments worldwide to implement intervention measures to mitigate its impacts on business and employment. Without the state’s financial help, many companies were forced to lay off their employees. Among these measures was the First Aid intervention program introduced in Slovakia in April 2020, aimed at providing financial support to companies facing operational disruptions and potential layoffs of their employees. Purpose of the article: This study assesses the impact of the First Aid intervention program during the COVID-19 pandemic on unemployment in selected sectors, with an emphasis on the financial aspect, emphasising the international relevance and long-term implications of the state intervention in the crisis period. By analysing its effectiveness in preserving jobs and mitigating unemployment in selected sectors, the research seeks to offer valuable insights that can inform crisis response strategies and labour market policies in the country and beyond national borders. Methods: Employing a counterfactual approach, we quantify the financial consequence of the First Aid+ intervention program on the state budget, comparing unemployment costs against the benefits of maintaining employment in targeted sectors. Through this methodological framework, we aim to provide a replicable model for evaluating the efficacy of intervention programs in different socio-economic contexts. Findings & value added: Our analysis reveals not only the immediate impacts of the First Aid+ program on mitigating unemployment during the pandemic, but also its broader implications for policy and crisis management strategies. By elucidating the cost-benefit analysis of intervention measures, the research contributes to the effective labour market policies in times of crisis.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».