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Enregistrement W7111523945

Fókuszban a nők : munkaerőpiaci változások az elmúlt évtizedben és a járvány tavaszi időszakában = Focus on Women : Labour Market Changes in the Last Decade and During the Spring Period of the Pandemic

2020· article· hu· W7111523945 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueRepository of the Academy's Library (Library of the Hungarian Academy of Sciences) · 2020
Typearticle
Languehu
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHungarian Social, Economic and Educational Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUnemploymentQuarter (Canadian coin)Spring (device)European unionCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Falling (accident)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nemrégiben napvilágot láttak a COVID 19 járvány tavaszi hullámának idejéről szóló Európai Uniós (EUROSTAT) Munkaerőpiaci Felmérés MEF (Labour Force Survay – LFS) adatok. Így már viszonylagosan pontos képünk van arról, hogy mekkora csapást okozott az egyes országokban a járvány első hulláma a 2020. II. negyedévében. Az EUROSTAT adatbázisainak felhasználásával láthatók az előző év azonos időszakához viszonyított legfontosabb változások a munkanélküliség, az inaktivitás, valamint a foglalkoztatás terén ez utóbbinál kitérve a tipikus és a legelterjedtebb atipikus formákra, a részmunkaidőre és az otthoni munkavégzésre, azaz a „home office”-ra is. Megállapítható, hogy a magyar munkaerőpiaci mutatók az uniós átlagnál kevésbé romlottak a járvány első hulláma alatt, s a III. negyedévre a foglalkoztatási ráta visszaállt a járvány előtti szintre. A munkanélküliség biztosan nem éri el az 5%-ot, az inaktivitás pedig csökkenni fog az előző évihez képest. A tavaszi villámgyors romlást összességében ugyanilyen gyors visszarendeződés követte nyáron, ami belső átrendeződéssel járt együtt, azaz egyes ágazatokban maradt elmaradás, máshol ugyanakkor bővülés tapasztalható. | Recently, data from the EU Labour Force Survey (LFS) about the spring wave of the COVID-19 pandemic were published. This provides a relatively accurate picture of the impact of the first wave of the pandemic in the second quarter of 2020 across various countries. Using EUROSTAT databases, key changes in unemployment, inactivity, and employment—particularly in typical and atypical forms like part-time and home office work—are observed. It can be concluded that Hungarian labour market indicators deteriorated less than the EU average during the first wave and returned to pre-pandemic levels by Q3. Unemployment will not reach 5%, and inactivity is expected to decrease compared to the previous year. The rapid spring decline was followed by an equally swift summer recovery with internal shifts: while some sectors lagged, others experienced growth.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,055
Score d'incertitude au seuil0,109

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0230,003

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,224 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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