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Enregistrement W7557074 · doi:10.1016/0016-5085(95)90567-7

Measuring Underemployment at the County Level

2003· article· en· W7557074 sur OpenAlexaboutno aff
Mark C. Berger, Christopher R. Bollinger, Paul A. Coomes

Notice bibliographique

RevueGastroenterology · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueUrban, Neighborhood, and Segregation Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAustralian Government
Mots-clésUnderemploymentCensusUnemploymentQuarter (Canadian coin)Work (physics)Journey to workEconomic shortageGeographyDemographic economicsAmerican Community SurveyLabour economicsEconomicsPopulationEconomic growthDemographySociologyPolitical scienceEngineeringGovernment (linguistics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As labor markets tightened in the last half of the nineties, economic development and community leaders sought to identify more locally available workers than were indicated by published statistics. Using results from commissioned surveys, they pointed to large numbers of part-time workers who desired full-time work, and to full-time workers who were qualified for better jobs. These statistics were often used to negate low official unemployment rates that deterred firms, concerned by the ostensible shortage of workers, from locating in their counties. We have conducted a larger, statewide, survey of underemployment and linked it to the detailed demographic and labor force data from the 2000 Census. We used the results to identify variations in the number and type of underemployed persons around the state, with emphasis on the differences between urbanized and rural areas. Over a quarter of full-time workers reported underemployment, including a third of workers in exurban counties. However, forty to fifty percent of underemployment is reportedly by choice, with the highest rates in the small urban and exurban regions. Of those that are not underemployed by choice, over ninety percent of respondents in some regions cited lack of job opportunities. We find that between fourteen and forty percent of part-time workers prefer full-time work, with the highest rates in rural Appalachian counties. We provide some of the reasons underemployed people cite as constraints to better employment. Also, we used the survey results and the recent Census information to predict the number and type of underemployed persons in each county. The model can be used to update predictions as new local demographic and labor force estimates are released annually from the Census Bureau’s forthcoming American Community Surveys.

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)0,004
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,050

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,140
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,154 · 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

Citations4
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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