Fugu-MT 論文翻訳(概要): Longitudinal Complex Dynamics of Labour Markets Reveal Increasing Polarisation

論文の概要: Longitudinal Complex Dynamics of Labour Markets Reveal Increasing Polarisation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.07073v1
Date: Thu, 14 Apr 2022 16:07:20 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-02-19 16:17:11.958697
Title: Longitudinal Complex Dynamics of Labour Markets Reveal Increasing Polarisation
Title（参考訳）: 労働市場の経時的複雑ダイナミクス : 分極化の進展を示唆
Authors: Shahad Althobaiti, Ahmad Alabdulkareem, Judy Hanwen Shen, Iyad Rahwan, Morgan Frank, Esteban Moro and Alex Rutherford
Abstract要約: 我々は,7年間の技術的,経済的,政策的な変化において,米国の労働市場の構造を経時的に分析する。ネットワーク科学、自然言語処理、機械学習を活用して、労働市場の構造的変化を時間とともに明らかにしています。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.22389131271244
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: In this paper we conduct a longitudinal analysis of the structure of labour markets in the US over 7 decades of technological, economic and policy change. We make use of network science, natural language processing and machine learning to uncover structural changes in the labour market over time. We find a steady rate of both disappearance of jobs and a shift in the required work tasks, despite much technological and economic change over this time period. Machine learning is used to classify jobs as being predominantly cognitive or physical based on the textual description of the workplace tasks. We also measure increasing polarisation between these two classes of jobs, linked by the similarity of tasks, over time that could constrain workers wishing to move to different jobs.
Abstract（参考訳）: 本稿では,米国における技術・経済・政策変化の70年以上にわたる労働市場構造について,縦断分析を行う。我々は、ネットワークサイエンス、自然言語処理、機械学習を利用して、労働市場の構造変化を時間とともに解明する。この期間の技術的・経済的な変化にもかかわらず、失業率と必要な作業タスクの変化は着実に見られます。機械学習は、仕事の作業のテキスト記述に基づいて、主に認知的または物理的に仕事を分類するために使用される。また、これらの2つのタイプのジョブ間の分極を、タスクの類似性によって、時間とともに測定することで、異なるジョブに移行したい労働者を制約することができる。

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