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Record W2135552132 · doi:10.7202/011395ar

Stratégies de recherche, contraintes spatiales et hétérogénéité des transitions vers l’emploi : estimation économétrique d’un modèle structurel de recherche

2005· article· fr· W2135552132 on OpenAlexvenueno aff
Sandra Cavaco, Jean-Yves Lesueur, Maréva Sabatier

Bibliographic record

VenueL Actualité économique · 2005
Typearticle
Languagefr
FieldEconomics, Econometrics and Finance
TopicFirm Innovation and Growth
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Dans cet article, deux stratégies de recherche d’emploi concurrentes sont introduites comme facteurs explicatifs du taux de sortie du chômage. Le modèle de prospection en équilibre partiel construit oppose une première stratégie consistant à limiter la zone de recherche à la zone de compétence de l’agence publique pour l’emploi à une stratégie alternative, plus coûteuse, qui permet, à travers la mobilisation des procédures marchandes et du réseau social, d’élargir l’horizon spatial de la recherche. L’introduction de cette dualité des stratégies de recherche dans le cadre d’un modèle de recherche à environnement stationnaire fait apparaître à l’équilibre des effets théoriques ambigus sur la durée d’accès à l’emploi. L’estimation économétrique de la fonction de vraisemblance associée à l’expression du taux de sortie du chômage vise à lever cette ambiguité. Réalisée en deux étapes afin de contrôler la sélectivité du choix des stratégies de prospection, notamment l’effet des contraintes spatiales, l’estimation économétrique des taux de sortie du chômage contrôle également l’hétérogénéité des transitions individuelles vers l’emploi et la présence potentielle d’hétérogénéité inobservable. Les résultats économétriques concluent alors à l’endogénéité des stratégies de prospection et à leur influence discriminante sur les durées d’accès aux différents types emplois.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.008
metaresearch head score (Gemma)0.003
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Theoretical or conceptual · Consensus signal: Theoretical or conceptual
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.128
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0080.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0000.001
Scholarly communication0.0000.002
Open science0.0010.000
Research integrity0.0020.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.000

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.

Opus teacher head0.333
GPT teacher head0.347
Teacher spread0.014 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designTheoretical or conceptual
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations3
Published2005
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