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Enregistrement W6902826219 · doi:10.7910/dvn/27923

Replication data for: National estimates of gross employment and job flows from the Quarterly Workforce Indicators with demographic and industry detail

2014· dataset· en· W6902826219 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueHarvard Dataverse · 2014
Typedataset
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueLabor market dynamics and wage inequality
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCensusWorkforceEarningsInvestment (military)Quarter (Canadian coin)Replication (statistics)Business cycleLongitudinal dataWages and salaries

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Quarterly Workforce Indicators are local labor market data produced and released every quarter by the United States Census Bureau. Unlike any other local labor market series produced in the U.S. or the rest of the world, the QWI measure employment flows for workers (accession and separations), jobs (creations and destructions) and earnings for demographic subgroups (age and sex), economic industry (NAICS industry groups), and detailed geography (county, Core-Based Statistical Area, and Workforce Investment Area, as well as experimental, unreleased block-level estimates). John Abowd and Lars Vilhuber have used the existing public-use data (and only those public-use data) to construct the first national estimates. The national estimates are an important enhancement to existing series because they include demographic and industry detail for both worker and job flows compiled from data that have been integrated at the micro-level by the Longitudinal Employer-Household Dynamics P rogram at the Census Bureau. The research paper compares the new estimates to national data published by the BLS from the Quarterly Census of Employment and Wages and the Business Employment Dynamics series.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,055
Score d'incertitude au seuil0,181

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,006
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0540,048

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,220 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

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
Publié2014
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