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Labor Demand on a Tight Leash (im Erscheinen)
Bossler, Mario & Martin Popp (2026): Labor Demand on a Tight Leash (im Erscheinen). In: ILR review.
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Investigating the use of nurse paradata in understanding nonresponse to biological data collection
Pashazadeh, Fiona, Alexandru Cernat & Joseph Sakshaug (2020): Investigating the use of nurse paradata in understanding nonresponse to biological data collection. In: K. Olson, J. D. Smyth, J. Dykema, A. Holbrook, F. Kreuter & B. T. West (Eds.) (2020): Interviewer effects from a total survey error perspective.
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Safety net or helping hand? The effect of job search assistance and compensation on displaced Workers (im Erscheinen)
Stegmaier, Jens & Richard Upward (2026): Safety net or helping hand? The effect of job search assistance and compensation on displaced Workers (im Erscheinen). In: ILR review.
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Das DIW-IAB-RWI-Nachbarschaftspanel
Bügelmayer, Elisabeth, Sandra Schaffner, Norbert Schanne & Theresa Scholz (2015): Das DIW-IAB-RWI-Nachbarschaftspanel. Ein Scientific-Use-File mit lokalen Aggregatdaten und dessen Verknüpfung mit dem deutschen Sozio-ökonomischen Panel. (RWI-Materialien 97), Essen, 29 S.
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Arbeit hat Zukunft - auch digital
Weber, Enzo (2017): Arbeit hat Zukunft - auch digital. In: Arbeit und Arbeitsrecht, Jg. 65, H. 11, S. 628.
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The effect of nonresponse and measurement error on wage regression across survey modes
Kirchner, Antje & Barbara Felderer (2017): The effect of nonresponse and measurement error on wage regression across survey modes. A validation study. In: P. P. Biemer, E. de Leeuw, S. Eckman, B. Edwards, F. Kreuter, L. E. Lyberg, N. C. Tucker & B. T. West (Hrsg.) (2017): Total survey error in practice, S. 531-556.
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Feeling Observed? A Field Experiment on the Effects of Intense Survey Participation on Job Seekers' Labour Market Outcomes (im Erscheinen)
Stephan, Gesine, Clemens Hetschko, Julia Schmidtke, Michael Eid & Mario Lawes (2026): Feeling Observed? A Field Experiment on the Effects of Intense Survey Participation on Job Seekers' Labour Market Outcomes (im Erscheinen). In: ILR review.
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A Research Note on the pitfalls of sample selection and what (not) to control for in gender wage gap estimations (im Erscheinen)
Collischon, Matthias (2026): A Research Note on the pitfalls of sample selection and what (not) to control for in gender wage gap estimations (im Erscheinen). In: Soziale Welt.
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Auswirkungen des gesetzlichen Mindestlohns aus ökonomischer Perspektive
Bossler, Mario (2019): Auswirkungen des gesetzlichen Mindestlohns aus ökonomischer Perspektive. In: C. Arnold & P. Fischinger (Hrsg.) (2019): Mindestlohn: interdisziplinäre Betrachtungen, Tübingen, Mohr Siebeck S. 43-65.
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Verbreitung und betriebliche Bestimmungsfaktoren von Arbeitszeitkonten
Zapf, Ines (2018): Verbreitung und betriebliche Bestimmungsfaktoren von Arbeitszeitkonten. In: Industrielle Beziehungen, Jg. 25, H. 1, S. 51-71. DOI:10.3224/indbez.v25i1.03
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Combining Scientific and Non-scientific Surveys to Improve Estimation and Reduce Costs
Sakshaug, Joseph, Arkadiusz Wiśniowski, Diego Perez-Ruiz & Annelies Blom (2021): Combining Scientific and Non-scientific Surveys to Improve Estimation and Reduce Costs. In: T. Rudas & G. Péli (eds.) (2021): Pathways between social science and computational social science, Springer S. 71-93. DOI:10.1007/978-3-030-54936-7_4
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Methods to Estimate Causal Effects
Collischon, Matthias (2022): Methods to Estimate Causal Effects. An Overview on IV, DiD and RDD and a Guide on How to Apply them in Practice. In: Soziale Welt, Jg. 73, H. 4, S. 713 -735. DOI:10.5771/0038-6073-2022-4-713