Differences between key workers: IFS Briefing Note BN285
Notice bibliographique
Résumé
Key findingsKey workers as a whole are a cross-section of the UK workforce: in terms of their age, their education and where they were born, key workers look similar to the rest of the workforce.However, they are more likely to be female and are somewhat lower-paid than other employees: the median key worker earned £12.26 per hour in today's prices last year, 8% less than the £13.26 per hour earned by the median earner in a non-key occupation.But there are big differences between key workers in different sectors.The food and social care sectors stand out for the low wages their employees earn and the low levels of qualifications their workers hold.Older, self-employed farmers mean that nearly a sixth of food sector workers are aged 65 or over.Younger, migrant food processors mean that 30% of workers in the sector were born somewhere other than the UK, as were a quarter of health and social care workers.These differences translate into significant variation in key worker wages: the median earner in the food sector earned £8.59 per hour last year, 30% less than the median key worker.But the median earner in key professional servicessuch as justice or journalism -earned more than half as much again as the average key worker, partly reflecting that nearly 80% have degrees.
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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 | 0,004 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,378 | 0,160 |
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 ».