Bibliographic record
Abstract
Cet article présente une recension de certaines contributions récentes à l’analyse de l’offre de travail. On établit d’abord une distinction fondamentale entre les modèles walrassiens et non walrassiens d’offre de travail. Les premiers se caractérisent par l’hypothèse que les individus sont toujours sur leur courbe d’offre notionnelle de travail. On discute de façon critique des résultats obtenus dans les études qui ont adopté ce paradigme. On porte une attention particulière aux modèles récents qui n’imposent pas la séparabilité intertemporelle des préférences. On analyse ensuite certains modèles non walrassiens qui donnent lieu à la possibilité d’un rationnement quantitatif des heures de travail observées. Ces modèles sont classés en trois catégories : 1) les modèles avec rationnement quantitatif exogène, 2) les modèles hédonistes d’offre de travail et 3) les modèles de contrats implicites. Pour chacune de ces catégories, on analyse la structure des modèles théoriques retenus, ainsi que les résultats empiriques obtenus dans la littérature pertinente. On discute en particulier des tests permettant de discriminer entre les modèles walrassiens et non walrassiens.
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 | 0.007 | 0.018 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.003 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.007 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.011 |
| Open science | 0.003 | 0.003 |
| Research integrity | 0.003 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.017 | 0.003 |
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".