Una propuesta de empalme de las encuestas de hogares basada en la tasa de desempleo
Bibliographic record
Abstract
El análisis acerca de los cambios de metodología entre la Encuesta Nacional de Hogares (ENH) y la Encuesta Continua de Hogares (ECH), permite ver una ruptura en el estudio de los indicadores del mercado laboral que justifica el desarrollo de una propuesta de empalme para las variables utilizadas en el cálculo de los indicadores del mercado laboral. Particularmente, este artículo trabaja el empalme de la serie de la tasa de desempleo nacional a siete Áreas Metropolitanas desde marzo de 1985 hasta diciembre de 2003, basándose en el cálculo de un factor de corrección definitivo que es el producto de dos factores de corrección: uno por definición y otro por recolección, tal como lo presentaron Suárez y Buriticá (2004). Los resultados del empalme muestran que la serie corregida disminuye aproximadamente 0.46 puntos porcentuales, con respecto a la serie original. Asimismo, muestran que sólo es posible utilizar las ECH del año 2000 y el primer trimestre del 2001 para empalmar las series.
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 | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.001 |
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".