Job Applications and Labour Market Flows
Notice bibliographique
Résumé
"Job search technologies have improved greatly since the 1980s, allowing workers to submit more applications over time. Despite this increase in applications, job-finding rates (the probability of moving from unemployment to employment) in the United States have remained relatively unchanged, while job-separation rates (the probability of moving from employment to unemployment) have significantly declined. We argue that the main benefit of sending more applications is not to increase the probability of finding a job but rather the probability of finding a good match that lasts longer. This benefit is shown in the decline in job-separation rates. We develop an equilibrium search model of the labour market with two key features. First, workers can apply to many vacancies, and vacancies can receive many applications. Second, information is costly: firms can identify job applicants’ qualities only if they pay for that information. In our model, firms are more willing to acquire information when they have more applicants because the probability of having at least one high-quality applicant is higher. Thus, a rise in applications leads to a larger share of informed firms and more high-quality matches that are less susceptible to job destruction. While a higher number of applications raises the number of firms a worker contacts, it also affects the probability a worker receives an offer and, conditional on receiving an offer, the probability she or he accepts. More applications increase competition among workers and reduce the probability of receiving an offer, while the probability that a worker accepts any offer declines with more options. These opposing forces offset the effect that a higher number of applications has on the job-finding rate. Our model can generate the changes observed in application outcomes such as offers, acceptance rates, tenures and the minimum wage an individual would accept. Crucially, our model’s ability to match these empirical outcomes allows it to reproduce the trends in unemployment flows over time."
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 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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,002 |
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 ».