European Jobs Monitor 2014: Drivers of Recent Job Polarisation and Upgrading in Europe
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
[Excerpt] European labour markets added nearly 30 million new jobs in a golden age of employment creation prior to the onset of the Great Recession in 2008. These labour markets subsequently shed six million jobs, and unemployment peaked at 11% in 2013, its highest rate in well over a decade. This third annual European Jobs Monitor report looks in detail at recent shifts in employment at Member State and European Union level in the two years from the second quarter of 2011 to the second quarter of 2013. It applies a jobs-based approach, which ranks jobs according to wage and then groups them into five categories of equal size (quintiles) ranging from lowest-paid to highest-paid. The net employment change between the starting and concluding periods (in terms of people employed) for each quintile in each country is summed to establish whether there has been net gain or loss. This analytic approach enables employment shifts to be described quantitatively (how many jobs were created or destroyed) and qualitatively (what sectors and occupations were most affected). The report also examines some of the likely drivers of recent shifts in the employment structure: technological advances, as measured by the cognitive and routine task content of jobs; globalisation and trade, measured as the offshorability of tasks or direct international trade; and labour market institutions.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
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 découle