Análisis de la precariedad laboral y el efecto de la COVID-19 en el mercado laboral español durante el primer trimestre de 2020
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
RESUMEN: En este ensayo se ha decidido realizar un análisis descriptivo de la situación de precariedad laboral en la que se encuentra el mercado laboral en España durante el primer trimestre del 2020. Además de esto, se tratará de analizar el impacto de la Covid-19 en el mercado laboral, tomando el número de casos de coronavirus en cada CCAA como una de las variables que determinan la situación actual del mercado laboral, además de esta variable, analizaremos las variables que consideramos que influyen en la entrada o salida al mercado laboral y que consideramos como los principales determinantes del desempleo. Estudiaremos esta situación mediante tres regresiones, de las cuales, en el primer modelo se analizará la influencia de estos determinantes en las horas de trabajo mediante un modelo Tobit, y en el segundo y tercer modelo se estudiará la influencia de estas variables a la hora de poseer un contrato temporal o indefinido y a la hora de que la jornada de trabajo de los individuos sea parcial o completa, este análisis se realizará mediante dos modelos Logit. \n \nABSTRACT: In this essay, we have been decided to make a descriptive analysis about the job insecurity in the Spanish job market during the first quarter of 2020. Besides, we will try to analyze the hit of the Covid-19 on the job market, taking the number of coronavirus cases in each CCAA as a variable which establish the current job market position, in addition to this variable we will try to analyze more variables that we consider have an influence at the entry or exit in the job market and we consider that this variables are the main determinants of unemployment. We will study this situation by performing three regression, in the first model we will analyze the influence of these determinants on the working hours making a Tobit model, in the second and third model we will study the influence of these variables when the kind of the agreement is temporary or undefined and when the working hours are partial or complete, this analysis will be realised by two logit models.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 découle