Dynamics of Economic Well-Being: Spells of Unemployment, 2004–2007 Household Economic Studies
Notice bibliographique
Résumé
The U.S. labor market is dynamic and flexible—constantly changing as people enter it, leave it, or change status within it. This report, which looks at the incidence and length of spells of unemployment among various demographic groups, provides insights into the efficiency of the labor market in responding to shifts in the economy and in the society at large. This report uses longitudinal data from the 2004 panel of the Survey of Income and Program Participation (SIPP) on how often and how long individuals in the United States were unemployed during the 4-year period of January 2004 to December 2007. 1, 2 It updates and adds to the topics presented in the previous report from the SIPP on this subject, which was based on the 2001 SIPP panel and covered the period from January 2001 to December 2003 (Gottschalck, 2006). This new report contains comparisons of data on spell duration from the 2004 SIPP panel with data from the previous report. The tables in Appendix A display the detailed statistical data underlying the analysis. The insights offered by the data in this report are framed within the particular economic and social conditions that marked the years 2004 through 2007.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».