Misplaced Talent: The Rising Dispersion of Unemployment Rates
Notice bibliographique
Résumé
Canada’s labour market is doing remarkably well, judging by the nationwide numbers. In June 2006, the employment rate stood at a near-record 63.1 percent, and the unemployment rate was at a 32-year low of 6.1 percent. Wages continue to rise faster than inflation. For the 12-month period ended in June, the average hourly wage was up 3.5 percent, well in excess of the most recent 2.8 percent increase in the consumer price index. The red-hot labour market is a result of sustained economic growth in Canada that has outpaced all other G-7 countries since 1997. However, the rosy nationwide numbers hide severe local disparities in labour market performance. While the unemployment rate in south-central Manitoba, for example, stood at an impressive 2.2 percent in March 2006, not far away in northwest Ontario, unemployment was much higher at 8.3 percent. In Quebec’s Gaspésie region, the rate remained a discouraging 22.7 percent! In a well-functioning labour market, we would expect to see limited variation among regions as people move to where the jobs are. Not only are there permanent gaps between regional unemployment rates and the national average, but these gaps have also widened as overall countrywide unemployment came down during the past decade. This seems contrary to what one might expect to see during an economic boom, and it suggests that the boom has been milder than it could have been if Canada were realizing its full economic potential. In this e-brief we examine both the extent of the problem and its primary cause, which can be traced to policy flaws in the Employment Insurance (EI) system.
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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 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».