Entreprises, industries et assurance-chomage: une analyse des donnees sur les employeurs et les employes recueillies au Canada
Bibliographic record
Abstract
L'analyse de donnees administratives devenues disponibles recemment dans un certain nombre de pays a mene a la conclusion qu'une etude minutieuse de l'interaction entre les caracteristiques de l'employeur et celles des employes est necessaire pour bien interpreter les resultats observes sur le marche du travail. L'objectif du present document est de developper ce theme grace a l'examen de la conception de la politique sociale et de son interaction avec le marche du travail, en mettant l'accent sur le regime canadien d'assurance chomage (a. c.). Des donnees administratives couvrant l'univers des employes, des entreprises et des prestataires de l'assurance chomage au Canada sur une periode de 11 ans sont utilisees afin d'examiner le fonctionnement de l'assurance chomage du point de vue de l'entreprise, en accordant une attention particuliere aux questions longitudinales que soulevent le profil et les causes de l'interfinancement. L'etude montre que des transferts persistants se produisent par la voie de l'assurance chomage au niveau tant de l'industrie que de l'entreprise. Cet interfinancement est le propre d'une petite fraction d'entreprises. Une analyse tenant compte des effets fixes d'entreprise montre que presque 60 % de la variation expliquee de l'interfinancement persistant est due a ce genre d'effets. Le calcul de la perte globale d'efficacite est tres sensible au niveau de detail des donnees sur les entreprises. Pour saisir pleinement la facon dont les programmes sociaux, comme celui de l'assurance chomage, interagissent avec le marche du travail, il faut tenir compte des caracteristiques des entreprises et de leurs pratiques en matiere de ressources humaines, et l'etude de cette interaction pourrait etre plus fructueuse si l'on utilisait des modeles du chomage a contrat implicite.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.004 | 0.014 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.006 | 0.020 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".