Previziuni spațio-temporale pentru piețele muncii locale prin modelare în GIS

Previziuni spațio-temporale pentru piețele muncii locale prin modelare în GIS

Finanțare: program nucleu, contract 22N/2022

Perioadă implementare: 3.01.2023-10.12.2026

Responsabil proiect: dr. Lincaru Cristina CS I, email cristina.lincaru@incsmps.ro

Obiectiv: previziunea spațio-temporală prin tratarea sistemică a  mobilității în contextul răspunsurilor piețelor locale ale muncii la provocările actuale multiple, clasificate după sezonalitate în vederea obținerii de soluții anticipative pentru formularea pe bază de evidențe a politicilor de piața muncii, în corelare cu politicile de educație și de protecție socială, prin integrarea și amplificarea aportului științei în noul context al oportunităților oferite de adoptarea practicilor de Open Science

Rezultate:

A. modele teoretice, astfel:

M1. Model spațio-temporal de prognoză a tranziției de la școală la muncă la nivelul piețelor muncii locale prin utilizarea celui mai potrivit instrument de prognoză (Faza 12, 2026)
M2. Model spațio-temporal de prognoză a mobilității pentru realizarea unei tranziții juste verzi și digitale la nivelul piețelor muncii locale prin utilizarea celui mai potrivit instrument de prognoză (Faza 11, 2026)
M3. Model spațio-temporal de prognoză a mobilității pentru anticiparea răspunsurilor piețelor muncii locale la noile provocări nesezoniere (Faza 4, 2024)
M4. Model spațio-temporal de prognoză a mobilității pentru anticiparea răspunsurilor piețelor muncii locale la noile provocări -modelare date cu trend moderat cu componentă sezonieră puternică (Faza 5, 2024)
M5. Model spațio-temporal de prognoză a mobilității pentru anticiparea răspunsurilor piețelor muncii locale la noile provocări - modelare fără componentă sezonieră inclusă de prognoze (Faza 6, 2024)
M6. Model spațio-temporal de prognoză a mobilității pentru anticiparea răspunsurilor piețelor muncii locale la noile provocări - modelare pentru serii de date cu tendințe sau sezonalitate complexă (Faza 10, 2026)

B. produse de tipul hărților (reprezentări spațio-temporale statice și/sau dinamice). Fiecare set include hărți  2D, 3D și 4D ale prognozelor  la nivel de granularitate diferită (NUTS0,1,2,3,5), rezultate pentru fiecare dintre cele 6 modele teoretice.

C. bază pentru oferirea de servicii  de cercetare prin intermediul infrastructurii  Creative Economy Spatial Analysis (CESA) din cadrul INCSMPS. CESA, conectată la Infrastructura Națională de Cercetare Open Acess ”Engage in the European Research Infrastructure System (EERIS)” a UEFISCDI.