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
articles, “Downsizing of America, ” arguing that more intense competition and computer-based technological changes were inducing many companies to reduce costs and lay off workers, even ones with considerable seniority. Not surprisingly then, a recent study using the 1977 to 1996 U.S. General Social Sur-vey showed that during the 1990s, U.S. workers were more pessimistic than their counterparts in the 1980s about losing their jobs (Schmidt 1999). Since the mid-1990s, media reports of mass layoffs in large, often profitable companies have been common. Presumably, globalization has opened new market opportunities for some firms while confronting oth-ers with greater competition from abroad. In this con-text, many Canadians may ask whether they now face a greater chance than two decades ago of losing their job. Layoffs cause general uncertainty. For example, fami-lies with unstable earnings may need to change their consumption and savings patterns. Workers who can-not transfer their defined-benefit pension plans to other plans may find their retirement income affected. And displaced workers often require retraining. Job security can be viewed as a function of two com-ponents: the risk of layoff and the costs associated with layoff, measured by the earnings loss of displaced workers (OECD 1997). This article focuses on the first component, using the Longitudinal Worker file (LWF) to determine if permanent layoff rates rose between the 1980s and the 1990s (see Data source and concepts). But what were the chances of finding a new job in the event of a layoff? This issue is looked at by examining hiring rates and permanent quit rates during the same period. Data source and concepts The Longitudinal Worker File (LWF) is a 10 % random sample of all workers constructed from four sources: the Record of Employment (ROE) from Human Resources Development Canada (worker separations), the T1 (individual tax returns) and T4 (reported wages and sala-
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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