論文の概要: Local Technological Access, Income Disparities, and Job-Seeking in the United States Since 2010
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.05294v1
- Date: Fri, 07 Nov 2025 14:55:45 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-11-10 21:00:44.800387
- Title: Local Technological Access, Income Disparities, and Job-Seeking in the United States Since 2010
- Title(参考訳): 2010年以降の米国における地域技術アクセス、所得格差、求人調査
- Authors: Shaolong Wu,
- Abstract要約: 本研究は, 職種別技術要因, 個人人口統計, 家庭特性, 教育条件が, 新たな雇用を求めるための収入水準と意思決定をいかに形作るかを検討する。
回帰分析により、教育的達成率、婚姻状況、インターネット利用頻度は、賃金と個人の求職力の両方を強く予測していることが明らかとなった。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In the modern U.S. labor market, digital infrastructures strongly influence how individuals locate opportunities, build skills, and advance wages. Regional differences in computing access, broadband coverage, and digital literacy have significant labor implications for equity and sustainability. Drawing on longitudinal data from the NLSY97 (National Longitudinal Surveys of Youth) cohort, this study examines how place-based technological factors, personal demographics, household characteristics, and education shape income levels and decisions to seek new employment. The regression analyses reveal that educational attainment, marital status, and frequency of Internet usage strongly predict both wages and individuals' job-seeking intensity. Regional disparities in income underscore the need for more localized interventions to ensure equitable access to technology. This study raises key questions about how digital infrastructures can reinforce or challenge systemic inequalities in underserved communities.
- Abstract(参考訳): 現代のアメリカの労働市場において、デジタルインフラは個人が機会を見つけ、スキルを構築し、賃金を上げる方法に強く影響を与えている。
コンピューティング・アクセス、ブロードバンド・カバー、デジタル・リテラシーにおける地域差は、エクイティとサステナビリティに重大な影響をもたらす。
NLSY97 (National Longitudinal Surveys of Youth)コホートから得られた経年的データをもとに, 場所ベースの技術的要因, 個人的人口統計, 家庭特性, 教育形態の所得水準, 新規雇用を求める意思決定について検討した。
このレグレッション分析により、教育的達成率、婚姻状況、インターネット利用頻度は、賃金と個人の求職力の両方を強く予測していることが明らかとなった。
地域所得格差は、テクノロジーへの公平なアクセスを確保するためにより局所的な介入の必要性を浮き彫りにした。
この研究は、デジタルインフラストラクチャーが過小評価されたコミュニティの体系的不平等をいかに強化するか、それとも克服できるかについて重要な疑問を提起する。
関連論文リスト
- Fairness and Bias Mitigation in Computer Vision: A Survey [61.01658257223365]
コンピュータビジョンシステムは、高精細な現実世界のアプリケーションにますますデプロイされている。
歴史的または人為的なデータにおいて差別的な傾向を伝播または増幅しないことを確実にする必要がある。
本稿では,コンピュータビジョンの文脈における現在進行中の傾向と成功をまとめた,公平性に関する総合的な調査を行う。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-05T13:44:22Z) - The Emerging Generative Artificial Intelligence Divide in the United States [2.0359927301080116]
我々は,米国住民の新たな生成AIツールChatGPTの知識を特徴付けるために,大規模検索クエリデータベースを活用している。
沿岸部におけるChatGPTの探索量の増加は,アメリカ南部,アパラチア,中西部では寒冷地が顕著である。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-18T08:33:35Z) - Social Intelligence Data Infrastructure: Structuring the Present and Navigating the Future [59.78608958395464]
私たちは、包括的な社会AI分類と480のNLPデータセットからなるデータライブラリで構成される、ソーシャルAIデータインフラストラクチャを構築しています。
インフラストラクチャにより、既存のデータセットの取り組みを分析し、異なるソーシャルインテリジェンスの観点から言語モデルのパフォーマンスを評価することができます。
多面的なデータセットの必要性、言語と文化の多様性の向上、より長期にわたる社会的状況、そして将来のソーシャルインテリジェンスデータ活動におけるよりインタラクティブなデータの必要性が示されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-28T00:22:42Z) - Digital Divides in Scene Recognition: Uncovering Socioeconomic Biases in Deep Learning Systems [0.0]
シーン分類における深部畳み込みニューラルネットワーク(dCNN)のバイアスについて検討する。
私たちは、ユーザー投稿のホーム写真やAirbnbのリスティングなど、グローバルおよび米国のソースから100万近い画像を使用します。
分析の結果,事前訓練したdCNNでは分類精度が低く,分類信頼性が低く,攻撃的なラベルを割り当てる傾向が高かった。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-23T21:22:06Z) - Investigating Participation Mechanisms in EU Code Week [68.8204255655161]
デジタル・コンピテンス(デジタル・コンピテンス、Digital competence、DC)は、デジタル技術の信頼性、批判、利用のための幅広いスキル、態度、知識のセットである。
この写本の目的は、コード・ウィークのEU加盟国への参加に関する詳細な統計学的記述を提供することである。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-29T19:16:03Z) - On Telecommunication Service Imbalance and Infrastructure Resource
Deployment [95.80185574417428]
本稿では,通信サービス不均衡,通信インフラ,人口分布の関係を定量的に関連付けることを目的とした,細粒度で計算が容易な不均衡指数を提案する。
また,この指標に基づいて,任意の地理的セグメントの平均不均衡指数を最小化することにより,インフラ資源の展開戦略を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-08T17:45:32Z) - GAEA: Graph Augmentation for Equitable Access via Reinforcement Learning [50.90625274621288]
異なるサブ人口によるリソースへの別のアクセスは、社会および社会技術ネットワークにおける一般的な問題です。
予算制約下でグラフエッジを編集することにより,ネットワークシステムにおける公平性を高めるため,新たな問題クラスであるグラフ拡張・等価アクセス(GAEA)を導入する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-07T18:29:32Z) - Young Adult Unemployment Through the Lens of Social Media: Italy as a
case study [108.33144653708091]
調査データとソーシャルメディアデータを用いて、イタリアにおける若い失業者の個性、道徳的価値、文化的要素を分析する。
調査の結果, 人格と道徳的価値には小さながら有意な差がみられ, 失業した男性は満足し難い傾向がみられた。
失業者は、より集団主義的な視点を持ち、グループ内の忠誠心、権威、純粋性の基盤を評価する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-09T10:56:04Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。