Bibliographic record
Abstract
Comment une pA©riode sans travail peut-elle affecter les chances d’emploi d’une personne? Une A©tude par les membres affiliA©s du RCCMTC Kory Kroft (UniversitA© de Toronto), Fabian Lange (UniversitA© McGill) et Matthew J. Notowidigdo (UniversitA© de Chicago) et intitulA©e «La dA©pendance de la durA©e et les conditions du marchA© du travail : ThA©orie et preuve d’une expA©rience sur le terrain» (Rapport de recherche du RCCMTC no 101) examine le rA´le de l’attitude de l’employeur A crA©er une «dA©pendance nA©gative de la durA©e» - l’effet nuisible d’une pA©riode de chA´mage prolongA©e sur les chances de rA©emploi d’une personne. Et on dA©couvre que la probabilitA© de recevoir une rA©ponse pour une entrevue dA©croA®t de faA§on significative avec la longueur de la durA©e de chA´mage du travailleur avant ladite demande d’emploi. Tant aux A‰tats-Unis qu’au Canada et dans de nombreux pays europA©ens, le marchA© du travail a connu des changements structurels radicaux au cours des rA©centes dA©cennies, partiellement en raison des dA©couvertes technologiques, de la mondialisation et des fluctuations de l’environnement A©conomique. Outre ces sources d’ajustement perpA©tuel, un fort taux de chA´mage et la faiblesse de l’activitA© A©conomique persistent dans bien des pays qui se remettent lentement de la Grande rA©cession de 2008-2009. Ainsi, la faA§on dont les travailleurs au chA´mage s’adaptent plus ou moins facilement A l’impact nA©gatif en matiA¨re d’emploi est devenue critique A la fois pour chaque chA´meur et pour le marchA© du travail en gA©nA©ral. Une A©tude des membres affiliA©s du RCCMTC Craig Riddell (UniversitA© de Colombie-Britannique) et Xueda Song (UniversitA© York) et intitulA©e «L’impact de la scolaritA© sur la frA©quence du chA´mage et les chances de rA©emploi - Des preuves sur le marchA© du travail aux A‰.-U.» examine l’impact du niveau d’instruction sur les transitions des diffA©rentes situations entre chA´mage et emploi. Et l’on s’aperA§oit que la scolaritA© tant secondaire que postsecondaire d’un chA´meur augmente ses chances de retrouver un emploi. Des A©tudes universitaires plus poussA©es rA©duisent les chances d’Aatre chA´meur. Mais des A©tudes secondaires supplA©mentaires n’ont pas une influence significative sur les probabilitA©s de devenir chA´meur.
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 | 0.002 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.002 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.137 | 0.051 |
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".