Hidden Disadvantage Asian American Unemployment and the Great Recession
Notice bibliographique
Résumé
Nationally, Asian Americans have the lowest unemployment rate of the major racial groups. But a closer look at unemployment by educational attainment shows a more complicated picture. Asian Americans with bachelor’s degrees have a higher unemployment rate than whites with comparable education, but Asian American high school dropouts are more successful than comparable whites at finding jobs. As a result, the economic hardships and disadvantages for Asian Americans are sometimes overlooked. This Issue Brief shows that Asian American workers experience a complex mix of advantages and disadvantages in finding jobs when education level is considered. It concludes that if Asian Americans had the same unemployment rates by education level as whites, the Asian American unemployment rate would have been almost a percentage point lower in the fourth quarter of 2009. Thus, Asian American workers are disadvantaged relative to white workers in finding jobs. This paper examines the Asian American unemployment rate nationally and in five states: California, Hawaii, New Jersey, New York, and Texas. Only these five states had Current Population Survey sample sizes large enough for reliable statistics on Asian American unemployment. These analyses of Asian Americans exclude Pacific Islander, multi-racial, and Hispanic workers. 1 The data for white workers also exclude multi-racials and Hispanics. This Issue Brief shows that Asian American workers experience hidden disadvantages in the labor market: Asian American workers are more concentrated at both the high and low end of the education spectrum. A larger
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».