Measuring Underemployment at the County Level
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».