Les pertes de gains des travailleurs deplaces : donnees canadiennes extraites d'une importante base de donnees sur les fermetures d'entreprises et les licenciements collectifs
Bibliographic record
Abstract
En utilisant le Fichier de donnees longitudinales sur la main d'oeuvre de Statistique Canada, nous examinons les pertes de gains a court et a long terme concernant un important echantillon (10 %) de travailleurs canadiens qui ont perdu leur emploi en raison de la fermeture d'une entreprise ou d'un licenciement collectif a la fin des annees 1980 et dans les annees 1990. L'utilisation d'un echantillon representatif a l'echelon national nous permet d'etudier la facon dont les pertes de gains varient selon le groupe d'age, le sexe, l'industrie et la taille des entreprises. De plus, nous effectuons des analyses distinctes concernant les travailleurs deplaces uniquement en raison de la fermeture d'une entreprise et concernant un echantillon elargi de travailleurs deplaces en raison de la fermeture d'une entreprise ou d'un licenciement collectif. Nous avons surtout constate que, tandis que les pertes moyennes de gains a long terme subies par les travailleurs deplaces en raison de la fermeture d'une entreprise ou d'un licenciement collectif sont importantes, celles qu'essuient les travailleurs deplaces ayant beaucoup d'anciennete semblent etre encore plus considerables. Comme l'ont constate aussi Jacobson, Lalonde et Sullivan (1993) aux Etats-Unis, les travailleurs de sexe masculin possedant beaucoup d'anciennete subissent des pertes de gains a long terme representant entre 18 % et 35 % de leurs gains avant deplacement. Dans le cas des femmes, les estimations varient de 24 % a 35 %.
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 imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.010 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 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 teacher head, 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".