Belgium Country Report for the European Centre of Expertise (ECE) in the field of labour law, employment and labour market policy
Notice bibliographique
Résumé
The recent edition of the Labour Force Survey (LFS) in Belgium shows an increase in the employment rate for 2016; however, it is only to men that this increase applies, while for women it remains the same. What this suggests is that the gender employment gap has reached a tipping point. The question remains as to whether this is correct, and if so, what are the drivers? This slight trend shift is more pronounced in the Flemish Region. Further examination of the annual figures reveals for women in the Flemish Region a very strong 1st quarter of 2015 (69,4%). And this pushes the annual figure for 2015 quite upwards. Idem dito for the trend levels (average of the last four quarters) of the quarters 2015-I to 2015-IV. After having checked several sources one may conclude that recent employment rates are not a tipping point of a worrying trend. It seems that the deviation in recent LFS data from 2016 compared to 2015 is a statistical blimp, mainly due to the first quarter of 2015 for women. In other words, it is not a deviation from the general trend of a decreasing employment gap between men and women. Part-time employment, on the contrary, is still unequally divided between men and women. The part-time gap continues to exist even in the most recent period of economic upturn, as is shown by LFS data as well as Belgian administrative Dynam data on new entrants in firms.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».