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Enregistrement W4415847707 · doi:10.16995/ilr.18862

The Informal Sector in Ecuador: Artisans, Entrepreneurs and Precarious Family Firms, by Alan Middleton

2025· article· fr· W4415847707 sur OpenAlexaff
A. Berry

Notice bibliographique

RevueInternational Labour Review · 2025
Typearticle
Languefr
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueTaxation and Compliance Studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInformal sectorPrecarityManufacturing sectorWork (physics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This is a very unusual -probably unique -study of informality.It combines a long time frame (nearly 50 years), consideration of the changing economic scenarios over that period, and a discussion and critique of the literature on informality, including the oversimplifications to which various international organizations, such as the World Bank, the ILO and the Organisation for Economic Co-operation and Development, have sometimes succumbed.Overall, it is an insightful and useful study.Some studies of informality and of where it fits into the bigger economic picture have been much more useful than others.Two persistent challenges have linked its development to that of the economy and understanding the dynamics of different groups of informal enterprises.As befits a sector subject to so much disagreement and viewed from such varying perspectives, the very definition of informality has been open to question and discussion.It is useful to have a number of possible definitions in mind, as the author does en route to his focus on artisans.The fact that Ecuador, a small economy that has historically been dependent on one or another export commodity (initially bananas, later oil), went through such a wide range of macroeconomic phases during the period of study makes it a good base from which to learn.Both the size and the composition of the artisan sector changed in interesting ways over the period.The author also reviews patterns and trends in the political organization of groups and subgroups, and their degree of independence or subordination, among others.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,060

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,230 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
Publié2025
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