贝特范兰德格姆
谢菲尔德大学，英国，伊萨，德国
劳工角色世界
作者
当前位置
英国谢菲尔德大学经济学讲师
研究兴趣
劳动力市场、福利、计量经济学、发展中国家
过去的职位
教育与劳动力市场（ROA），马斯特里赫特大学（荷兰）（2010年4月至2015年9月）;比利时大学Licos机构和经济绩效中的研究/教学助理（2005年10月 - 2010年4月）
资格
比利时鲁汶大学经济学博士，2010
选定的出版物
“生命周期中人类福祉凸性的检验：来自20年小组的证据”，《经济行为与组织杂志》81（2012）：571-582。
“土地与幸福：摩尔多瓦的土地分配和主观幸福感”，《东欧经济学》第51期（2013年）：第61-85页。斯温宁和L。弗拉肯）。
“生命周期中主观幸福感的过程”，《Schmollers-Jahrbuch/应用社会科学研究杂志》129（2009）：261-267。
“模仿性肥胖和相对效用”，《欧洲经济协会杂志》第7期（2009）：528-538页（附D。G布兰奇弗洛尔和A。J奥斯瓦尔德）。
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失业求职者的统计特征
大数据的日益可用性允许通过统计模型对失业求职者进行分析
统计模型可以帮助公共就业服务机构确定与长期失业相关的因素，并确定处于风险中的群体。随着大数据可用性的增加以及新的机器学习技术提高了预测能力，这种分析模型可能会变得更加突出。然而，为了取得最佳结果，数据分析师、决策者和案例工作者之间的持续对话是关键。事实上，在开发和实施此类工具时，需要作出规范性决定。貌相做法可能会将许多人误分类，它们可以加强但也可以防止现有的歧视模式。更多较少的