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Skills Markets: Marriage and Labor

Description du projet

Une géographie des talents: mariage, compétences et marchés du travail

Les études traditionnelles ignorent souvent comment le mariage et les responsabilités familiales influencent le lieu où les gens choisissent de vivre et de travailler. Le projet SkiM2Lab, financé par le CER, vise à redéfinir notre compréhension de la répartition des talents dans l’économie moderne en étudiant le lien entre les parcours professionnels et la vie familiale. Pour donner une image plus précise, l’étude passera d’un simple classement de l’éducation à un cadre de compétences multidimensionnel. En s’appuyant sur l’apprentissage automatique et les données à grande échelle des CV en ligne, le projet permettra de déterminer comment des compétences spécifiques et granulaires influent sur les écarts de salaires et la ségrégation entre les hommes et les femmes. En définitive, ce travail vise à identifier les compétences émergentes et leur influence sur la productivité en construisant des modèles d’appariement plus sophistiqués.

Objectif

The distribution of workers across jobs and across different geographic areas has major implications for growth, social welfare and inequality. It is complex but essential to understand the mechanisms behind the allocation of talents in the economy, that is, how skilled individuals choose their jobs and where they live.

However, the existing literature on the distribution of skills faces two major challenges. First, it has largely neglected the role of the marriage market and family constraints, although family formation and partner choice are intimately linked to career and location choices and these choices influence each other. Second, it must go beyond the standard one-dimensional classification of skills based on educational attainment alone. This hierarchy underestimates the inequalities that exist between multidimensional and non-hierarchical skill sets.

SkiM2Lab will address this challenge in developing state-of-the-art multidimensional matching models with two specific objectives.
In the first objective, I will analyze the interactions between the labor market and the marriage market using equilibrium models of matching where individuals and jobs are associated with multidimensional skill sets and are located in different places. Estimating these structural models on household data will reveal how family and labor markets affect wage disparities and occupational segregation by gender and region.
In the second objective, I will leverage big data such as online resumes and online job postings, as well as machine learning and natural language processing technologies, to extract skills at the most granular level, build new relevant combinations of skills and include them in a competitive matching model. This will make it possible to propose a new method to identify rapidly relevant emerging skills and their impact on wages and production.

Champ scientifique (EuroSciVoc)

CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN. Voir: Le vocabulaire scientifique européen.

Ce projet n'a pas encore été classé par EuroSciVoc.
Proposez les domaines scientifiques qui vous semblent les plus pertinents et aidez-nous à améliorer notre service de classification.

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Mots‑clés

Les mots-clés du projet tels qu’indiqués par le coordinateur du projet. À ne pas confondre avec la taxonomie EuroSciVoc (champ scientifique).

Programme(s)

Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.

Thème(s)

Les appels à propositions sont divisés en thèmes. Un thème définit un sujet ou un domaine spécifique dans le cadre duquel les candidats peuvent soumettre des propositions. La description d’un thème comprend sa portée spécifique et l’impact attendu du projet financé.

Régime de financement

Régime de financement (ou «type d’action») à l’intérieur d’un programme présentant des caractéristiques communes. Le régime de financement précise le champ d’application de ce qui est financé, le taux de remboursement, les critères d’évaluation spécifiques pour bénéficier du financement et les formes simplifiées de couverture des coûts, telles que les montants forfaitaires.

HORIZON-ERC - HORIZON ERC Grants

Voir tous les projets financés dans le cadre de ce programme de financement

Appel à propositions

Procédure par laquelle les candidats sont invités à soumettre des propositions de projet en vue de bénéficier d’un financement de l’UE.

(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) ERC-2024-STG

Voir tous les projets financés au titre de cet appel

Institution d’accueil

GROUPE DES ECOLES NATIONALES D ECONOMIE ET STATISTIQUE
Contribution nette de l'UE

La contribution financière nette de l’UE est la somme d’argent que le participant reçoit, déduite de la contribution de l’UE versée à son tiers lié. Elle prend en compte la répartition de la contribution financière de l’UE entre les bénéficiaires directs du projet et d’autres types de participants, tels que les participants tiers.

€ 1 313 131,00
Adresse
5 AVENUE HENRY LE CHATELIER
91120 Palaiseau
France

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Région
Ile-de-France Ile-de-France Essonne
Type d’activité
Higher or Secondary Education Establishments
Liens
Coût total

Les coûts totaux encourus par l’organisation concernée pour participer au projet, y compris les coûts directs et indirects. Ce montant est un sous-ensemble du budget global du projet.

€ 1 313 131,00

Bénéficiaires (1)

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