Earnings Losses of Job Losers During the 2001 Economic Downturn,” Federal Reserve Bank of Philadelphia Business Review (Fourth Quarter
Notice bibliographique
Résumé
ob losses may involve not only lost earnings during unemployment but also declines in earnings at subsequent jobs. After a timeconsuming job search, workers may need to restart their careers from scratch, accepting a lower wage. Workers may also need time to acquire new skills, and total earnings lost during such a period of re-adjustment can be considerable. But experiences may vary widely. In this article, using a novel data set, Shigeru Fujita and Vilas Rao provide evidence on earnings losses after unemployment. Although the usefulness of the evidence is limited by the short sample period, the data set allows us to ask some important questions, the answers to which may help inform us about important macroeconomic issues such as the cost of business-cycle fluctuations and the benefits of policies intended to avoid such fluctuations. acquiring new skills, establishing a new personal network of business associates, and so on, all of which may take a significant amount of time to accomplish. This re-adjustment period can be quite long, and thus total earnings lost can be considerable. This painful story would be relevant for at least some workers. But experiences may vary widely across individuals. In contrast to the example above, it is possible to imagine a situation in which workers make the same amount of money (or more) after a short unemployment spell or one where workers make less at the new job initially, but the losses are recovered quickly as a result of subsequent earnings growth. In these cases, earnings losses associated with the job loss are minor relative to one’s lifetime earnings, and unemployment may not be as costly and painful as the previous example suggests. 2 During economic downturns, more workers become unemployed and finding a new job becomes harder. Consequently, unemployment rises. Higher unemployment also means that there is a more intensive reallocation of workers from one job to another during downturns. 1 Shigeru Fujita is a senior economist in the Research
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».