Краткое содержание

arXiv:2511.12010v1 Тип объявления: кросс Аннотация: Мы представляем крупномасштабный анализ карьерной мобильности работников США с высшим образованием, используя онлайн-профили резюме, чтобы исследовать взаимосвязь между полом, расой и возможностями смены работы с восходящей мобильностью. В данном исследовании рассматриваются ключевые исследовательские вопросы о том, каким образом изменения рабочих мест влияют на их восходящую карьеру, и как результаты восходящей карьеры различаются в зависимости от пола и расы. Мы преодолеваем проблемы с данными — такие как отсутствие демографических атрибутов, отсутствующие данные о заработной плате и шумные метки профессий — посредством различных методов обработки данных и технологий Искусственного Интеллекта (ИИ). В частности, мы разработали метод классификации профессий на основе больших языковых моделей (LLM), известный как FewSOC, который обеспечивает значительно большую точность по сравнению с исходными метками профессий в наборе данных резюме. Анализ 228 710 траекторий карьер показывает, что смена профессии внутри компании наиболее сильно способствует восходящей мобильности, далее следуют...