有没有相关的论文或文献参考？
这个数据集是基于什么背景创建的？
数据集的作者是谁？
能帮我联系到这个数据集的作者吗？
这个数据集如何下载？
International Labour Organization (ILO) Database|劳动力市场数据集|国际组织数据集
收藏www.ilo.org2024-10-24 收录
下载链接：
https://www.ilo.org/global/statistics-and-databases/lang--en/index.htm
下载链接
链接失效反馈资源简介：
该数据集包含国际劳工组织（ILO）收集的全球劳动力市场数据，涵盖就业、失业、工作条件、工资、职业安全等多个方面。数据以时间序列形式提供，支持全球和区域层面的分析。
提供机构：
www.ilo.org
AI搜集汇总
数据集介绍
构建方式
国际劳工组织（ILO）数据库的构建基于全球范围内的劳工统计数据，涵盖了多个国家和地区的劳动市场信息。该数据集通过系统化的数据收集和整理过程，整合了来自各国政府、雇主组织和工人组织的统计报告。数据收集方法包括定期调查、问卷调查和行政记录，确保了数据的广泛性和代表性。此外，ILO还采用了严格的数据清洗和验证流程，以确保数据的准确性和一致性。
特点
ILO数据库的特点在于其全面性和权威性。该数据集包含了丰富的劳动市场指标，如就业率、失业率、工作时长、工资水平等，覆盖了不同性别、年龄和职业群体的数据。此外，ILO数据库还提供了历史数据和趋势分析，有助于研究者进行长期的社会经济研究。数据集的更新频率较高，通常每年或每季度更新，确保了数据的时效性。
使用方法
ILO数据库的使用方法多样，适用于学术研究、政策分析和商业决策。研究者可以通过访问ILO的官方网站或使用其API接口获取所需数据，进行统计分析和建模。政策制定者可以利用该数据集评估劳动市场的健康状况，制定相应的政策措施。商业机构则可以利用这些数据进行市场分析和人力资源规划。数据集提供了多种数据导出格式，如CSV、Excel和JSON，方便用户进行数据处理和可视化。
背景与挑战
背景概述
国际劳工组织（ILO）数据库是一个汇集全球劳动力市场信息的综合性数据集，由国际劳工组织自20世纪初开始构建。该数据库涵盖了全球范围内的就业、失业、工作条件、劳动权益等多维度数据，为政策制定者、研究人员和社会各界提供了宝贵的参考。ILO数据库的建立旨在解决全球劳动力市场信息不对称的问题，通过提供标准化和可比较的数据，促进了国际间的劳动政策对话与合作。其影响力不仅限于学术研究，还广泛应用于国际组织、政府机构和非政府组织的决策过程中。
当前挑战
尽管ILO数据库在提供全球劳动力市场信息方面具有重要价值，但其构建过程中仍面临诸多挑战。首先，数据收集的复杂性在于需要从不同国家和地区的多种来源获取数据，这些数据往往存在格式不统一、更新频率不一致的问题。其次，数据的质量控制也是一个重大挑战，因为不同国家的统计方法和标准可能存在差异，导致数据的可比性受到影响。此外，随着全球化和技术进步，劳动力市场的动态变化要求数据库能够实时更新和适应新的数据需求，这对数据管理和维护提出了更高的要求。
发展历史
创建时间与更新
国际劳工组织（ILO）数据库的创建可以追溯到20世纪初，具体时间约为1919年，当时国际劳工组织成立并开始收集和整理全球劳工相关数据。该数据库经历了多次更新，最近一次重大更新发生在2020年，以反映全球劳工市场的最新动态和政策变化。
重要里程碑
国际劳工组织（ILO）数据库的重要里程碑包括1946年成为联合国专门机构，这标志着其数据收集和分析工作得到了国际社会的广泛认可。1990年代，随着信息技术的快速发展，ILO数据库实现了数字化转型，极大地提高了数据的可访问性和分析效率。2008年全球金融危机期间，该数据库的数据分析为政策制定者提供了关键支持，展现了其在应对全球经济挑战中的重要作用。
当前发展情况
当前，国际劳工组织（ILO）数据库已成为全球劳工领域的重要参考资源，涵盖了就业、失业、工作条件、社会保障等多个方面的详细数据。该数据库不仅为学术研究提供了丰富的数据支持，还为国际组织、政府和非政府组织在制定劳工政策和规划社会发展方面提供了科学依据。随着大数据和人工智能技术的应用，ILO数据库正在进一步优化其数据处理和分析能力，以更好地服务于全球劳工市场的监测和预测。
发展历程
- 国际劳工组织（ILO）成立，标志着全球劳工数据收集和分析的开始。
- ILO首次发布《劳工统计年鉴》，为全球劳工数据的标准化和系统化奠定了基础。
- ILO数据库开始系统性地收集和整理全球劳工统计数据，涵盖就业、失业、工作条件等多个方面。
- ILO数据库引入计算机技术，数据处理和分析能力显著提升，数据覆盖范围进一步扩大。
- ILO数据库实现数字化转型，数据可在线访问，全球用户可便捷获取劳工统计信息。
- ILO数据库与联合国其他机构合作，数据集成为全球可持续发展目标（SDGs）的重要组成部分。
- ILO数据库推出在线数据平台，提供实时数据更新和高级数据分析工具，增强用户互动性。
- ILO数据库在应对COVID-19大流行中发挥重要作用，提供全球劳工市场动态和政策建议。
常用场景
经典使用场景
在国际劳工组织（ILO）数据库的经典使用场景中，研究者们广泛利用该数据集进行全球劳动力市场的分析。通过深入挖掘各国劳动力的就业状况、工作条件、工资水平及社会保障等关键指标，学者们能够构建出详尽的劳动力市场模型，从而为政策制定者提供科学依据。此外，该数据集还常用于跨国比较研究，揭示不同国家在劳动力政策和社会福利方面的差异与共性。
衍生相关工作
ILO数据库的广泛应用催生了众多相关经典工作。例如，基于该数据集的研究成果，学者们提出了多种劳动力市场模型和预测方法，为政策制定提供了科学依据。此外，该数据集还激发了大量跨国比较研究，揭示了不同国家在劳动力政策和社会福利方面的差异与共性。这些研究不仅丰富了学术理论，也为实际应用提供了有力支持，推动了全球劳动力市场的健康发展。
数据集最近研究
最新研究方向
在劳动经济学领域，国际劳工组织（ILO）数据库的最新研究方向主要集中在全球劳动力市场的动态变化及其对社会经济的影响。研究者们利用该数据库中的丰富数据，深入分析了不同国家和地区的就业结构、劳动条件、工资水平以及社会保障体系的差异。此外，随着全球化和数字化进程的加速，研究焦点也扩展至新兴经济体中的非正规就业、远程工作模式以及人工智能对劳动力市场的潜在影响。这些研究不仅有助于政策制定者更好地理解当前劳动市场的复杂性，还为国际劳工组织在全球范围内推动公平和可持续的劳动政策提供了科学依据。
相关研究论文
- 1The ILOSTAT Database: A Comprehensive Source for Labour Market StatisticsInternational Labour Organization (ILO) · 2014年
- 2Global Employment Trends 2021: Navigating the COVID-19 Crisis and RecoveryInternational Labour Organization (ILO) · 2021年
- 3Measuring Decent Work with Statistical IndicatorsInternational Labour Organization (ILO) · 2013年
- 4Global Wage Report 2020-21: Wages and minimum wages in the time of COVID-19International Labour Organization (ILO) · 2020年
- 5World Employment and Social Outlook 2021: The role of digital labour platforms in transforming the world of workInternational Labour Organization (ILO) · 2021年
以上内容由AI搜集并总结生成
数据主题
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
热门数据集
中国1km分辨率逐月降水量数据集（1901-2024）
该数据集为中国逐月降水量数据，空间分辨率为0.0083333°（约1km），时间为1901.1-2024.12。数据格式为NETCDF，即.nc格式。该数据集是根据CRU发布的全球0.5°气候数据集以及WorldClim发布的全球高分辨率气候数据集，通过Delta空间降尺度方案在中国降尺度生成的。并且，使用496个独立气象观测点数据进行验证，验证结果可信。本数据集包含的地理空间范围是全国主要陆地（包含港澳台地区），不含南海岛礁等区域。为了便于存储，数据均为int16型存于nc文件中，降水单位为0.1mm。 nc数据可使用ArcMAP软件打开制图; 并可用Matlab软件进行提取处理，Matlab发布了读入与存储nc文件的函数，读取函数为ncread，切换到nc文件存储文件夹，语句表达为：ncread (‘XXX.nc’,‘var’, [i j t],[leni lenj lent])，其中XXX.nc为文件名，为字符串需要’’；var是从XXX.nc中读取的变量名，为字符串需要’’；i、j、t分别为读取数据的起始行、列、时间，leni、lenj、lent i分别为在行、列、时间维度上读取的长度。这样，研究区内任何地区、任何时间段均可用此函数读取。Matlab的help里面有很多关于nc数据的命令，可查看。数据坐标系统建议使用WGS84。
国家青藏高原科学数据中心 收录
CE-CSL
CE-CSL数据集是由哈尔滨工程大学智能科学与工程学院创建的中文连续手语数据集，旨在解决现有数据集在复杂环境下的局限性。该数据集包含5,988个从日常生活场景中收集的连续手语视频片段，涵盖超过70种不同的复杂背景，确保了数据集的代表性和泛化能力。数据集的创建过程严格遵循实际应用导向，通过收集大量真实场景下的手语视频材料，覆盖了广泛的情境变化和环境复杂性。CE-CSL数据集主要应用于连续手语识别领域，旨在提高手语识别技术在复杂环境中的准确性和效率，促进聋人与听人社区之间的无障碍沟通。
arXiv 收录
CMNEE（Chinese Military News Event Extraction dataset）
CMNEE（Chinese Military News Event Extraction dataset）是国防科技大学、东南大学和清华大学联合构建的一个大规模的、基于文档标注的开源中文军事新闻事件抽取数据集。该数据集包含17,000份文档和29,223个事件，所有事件均基于预定义的军事领域模式人工标注，包括8种事件类型和11种论元角色。数据集构建遵循两阶段多轮次标注策略，首先通过权威网站获取军事新闻文本并预处理，然后依据触发词字典进行预标注，经领域专家审核后形成事件模式。随后，通过人工分批、迭代标注并持续修正，直至满足既定质量标准。CMNEE作为首个专注于军事领域文档级事件抽取的数据集，对推动相关研究具有显著意义。
github 收录
HIT-UAV
HIT-UAV数据集包含2898张红外热成像图像，这些图像从43,470帧无人机拍摄的画面中提取。数据集涵盖了多种场景，如学校、停车场、道路和游乐场，在不同的光照条件下，包括白天和夜晚。
github 收录
ShapeNet
ShapeNet 是由斯坦福大学、普林斯顿大学和美国芝加哥丰田技术研究所的研究人员开发的大型 3D CAD 模型存储库。该存储库包含超过 3 亿个模型，其中 220,000 个模型被分类为使用 WordNet 上位词-下位词关系排列的 3,135 个类。 ShapeNet Parts 子集包含 31,693 个网格，分为 16 个常见对象类（即桌子、椅子、平面等）。每个形状基本事实包含 2-5 个部分（总共 50 个部分类）。
OpenDataLab 收录