how to upload and view pdf file in asp net c# : Convert pdf to searchable text online SDK application project wpf html azure UWP OCLM.Tech_.Web_0-part319

STEM
HEALTHCARE
EDUCATION
MANUFACTURING
UNDERSTANDING ONLINE 
JOB ADS DATA
A TECHNICAL REPORT
Center
on Education
and the Workforce
McCourt School of Public Policy
ALL JOBS
ANY LOCATION
CATEGORIES
SEARCH
HOME        JOBS        POST A JOB        RESUME        SIGN UP        LOGIN
APRIL 2014
ANTHONY P. CARNEVALE
TAMARA JAYASUNDERA
DMITRI REPNIKOV
TECHNICAL REPORT
Convert pdf to searchable text online - search text inside PDF file in C#.net, ASP.NET, MVC, Ajax, WinForms, WPF
Learn how to search text in PDF document and obtain text content and location information
find text in pdf image; pdf search and replace text
Convert pdf to searchable text online - VB.NET PDF Text Search Library: search text inside PDF file in vb.net, ASP.NET, MVC, Ajax, WinForms, WPF
Learn How to Search Text in PDF Document and Obtain Text Content and Location Information in VB.NET application
how to select all text in pdf file; pdf text select tool
Online Convert PDF to Text file. Best free online PDF txt
convert PDF document to editable & searchable text file text converter control toolkit can convert PDF document to Download and try RasterEdge.XDoc.PDF for .NET
pdf find highlighted text; pdf text search
C# PDF Convert to Text SDK: Convert PDF to txt files in C#.net
PDF document conversion SDK provides reliable and effective .NET solution for Visual C# developers to convert PDF document to editable & searchable text file.
search text in multiple pdf; how to make a pdf file text searchable
UNDERSTANDING ONLINE JOB ADS DATA
UNDERSTANDING ONLINE 
JOB ADS DATA 
A TECHNICAL REPORT
VB.NET PDF Convert to Text SDK: Convert PDF to txt files in vb.net
& searchable text formats. Support .NET WinForms, ASP.NET MVC in IIS, ASP.NET Ajax, Azure cloud service, DNN (DotNetNuke), SharePoint. Convert PDF document page
pdf find text; search pdf for text in multiple files
VB.NET Image: Robust OCR Recognition SDK for VB.NET, .NET Image
more companies are trying to convert printed business on artificial intelligence to extract text from documents will be outputted as searchable PDF, PDF/A,TXT
select text in pdf file; converting pdf to searchable text format
UNDERSTANDING ONLINE JOB ADS DATA
ii  |       
UNDERSTANDING ONLINE JOB ADS 
DATA: A TECHNICAL REPORT
ABSTRACT
As  the  use  of online job  ads has  proliferated  beyond  the  simple  job-search 
model, the research community is increasingly experimenting with the detailed 
breakdown of online job ads — referred to as online job ads data — to study 
labor market dynamics. Despite increased usage, there has been limited research 
assessing the usefulness of this data source. In this report, we shed  light on 
the emergence of online job ads data and analyze their properties, particularly 
as they relate to traditional, survey-based sources. We estimate that between 
60 and 70 percent of job openings are now posted on the Internet, but these 
job ads are  biased toward industries and occupations that  seek  high-skilled, 
white-collar  workers. While useful in measuring  labor demand  and honing in 
on previously inaccessible variables, online job ads data come with limitations. 
Thus, we urge data users to exercise caution and utilize this tool in conjunction 
with traditional data sources.
ACKNOWLEDGMENTS
We would like to express our gratitude to our funders, the Bill & Melinda Gates 
Foundation, Lumina Foundation, and the Joyce Foundation, for their support of 
our research. We thank Burning Glass Technologies for providing the data for 
the report. We are grateful to our research analysts, Andrew Hanson and Artem 
Gulish, for their excellent research and writing support. Special thanks are due 
to Ban Cheah for imputing the missing education information in the data. Our 
thanks also go to our colleagues, Jeff Strohl, Nicole Smith and Stephen J. Rose, 
and to John Dorrer, the external reviewer, for comments on an earlier version. 
We would also like to thank Tracy Thompson, Nancy Lewis and Jim McNeill, 
the  report’s  editors;  Ryan Clennan  and his team at  Studiografik, the  report’s 
designers; and everyone at ALLIEDmedia, the report’s printer. 
The views expressed in  this publication are those  of the  authors and do not 
necessarily represent those of Burning Glass Technologies or our funders, the Bill 
& Melinda Gates Foundation, Lumina Foundation, or the Joyce Foundation, their 
officers, or employees.
C# Create PDF Library SDK to convert PDF from other file formats
PDF document file created by RasterEdge C# PDF document creator library is searchable and can be fully populated with editable text and graphics
how to make a pdf document text searchable; convert a scanned pdf to searchable text
VB.NET PDF Convert to HTML SDK: Convert PDF to html files in vb.
Why do we need to convert PDF document to HTML webpage One is that compared with HTML file, PDF file (a not be easily edited), is less searchable for search
search text in pdf using java; pdf make text searchable
|  iii
UNDERSTANDING ONLINE JOB ADS DATA
Table of Contents
Introduction 
1
There are more than 70 data fields in one online job ad. 
3
Job seekers, employers, state and local workforce agencies, and community 
colleges value online job ads data. 
5
Job ads provide an incomplete picture of labor demand. 
7
Online job ads data strongly correlate with job openings data. 
7
The concerns for job ads data that lie ahead are consistency and volatility. 
8
Online job ads data overrepresent job openings for college graduates. 
10
 Between 60 and 70 percent of job openings are posted online. 
11
 More than 80 percent of jobs for those with Bachelor’s degrees  
 or better are posted online. 
11
Job ads overrepresent industries that demand high-skilled workers. 
13
White-collar office and STEM occupations account for the majority of job ads. 
15
The accuracy of extracted labor market information varies across data fields. 
16
Conclusion 
17
References 
18
Glossary 
19
Appendix 
20
VB.NET PDF Convert to Word SDK: Convert PDF to Word library in vb.
Word documents from both scanned PDF and searchable PDF files without Convert PDF document to DOC and DOCX formats in to export Word from multiple PDF files in
text select tool pdf; pdf find and replace text
C# PDF: C# Code to Draw Text and Graphics on PDF Document
This online guide content is Out Dated! Draw and write searchable text on PDF file by C# code in both Web and Windows applications.
searching pdf files for text; cannot select text in pdf file
UNDERSTANDING ONLINE JOB ADS DATA
iv  |         
C# HTML5 Viewer: Load, View, Convert, Annotate and Edit Word
C# users can convert Convert Microsoft Office Word to searchable PDF online, create multi to add annotations to Word, such as add text annotations to
pdf searchable text converter; how to select text on pdf
C# PDF Convert to HTML SDK: Convert PDF to html files in C#.net
library also makes PDF document visible and searchable on the Internet by converting PDF document file to Use C#.NET Demo Code to Convert PDF Document to
how to select all text in pdf; how to search a pdf document for text
|  1
UNDERSTANDING ONLINE JOB ADS DATA
Introduction
The  amount  of  time  Americans  spend 
online  has  grown  sixfold  over  the  past 
two  decades.  Today,  more  than  85 
percent  of  American  adults  are  online, 
up  from  14  percent  in  1995.
1
We  rely  on 
the  Internet  for  our  day-to-day  needs, 
from personal communications and news 
to  shopping,  banking,  applying  for  jobs, 
and entertainment.
2
This growth has also 
revolutionized  the  way  online  data  are 
tracked, stored, and analyzed.  As a result, 
massive new digital data systems are being 
used in sectors ranging from business and 
finance to science and research. 
These 
trends 
have 
dramatically 
changed  the  employer-employee  job 
matching  process.  Despite    recent  high 
unemployment  levels,  one  of  the  major 
problems that U.S. employers face is  the 
difficulty  of  finding  workers  with  the 
needed  skill  set  to  fill  their  vacancies. 
The asymmetry of  information about  the 
requirements of the buyer (the employer) 
and quality (skill set) of the supplier (the 
job  seeker)  results  in  inefficient  matches 
that  have  been  costly  for  both  parties. 
When  job  ads  moved  online  in  the  mid-
1990s,  the  costs  of  advertising  plunged 
compared  to  newspaper  advertising. 
Traditional 
geographic 
boundaries 
became  irrelevant  for  the  job  search,  as 
did the space constraints necessitated by 
the high cost of traditional classified ads, 
enabling  employers  to  provide  detailed 
information  about  the  company  and 
the  position.  Applicants’  response  time 
declined  significantly,  lowering  transition 
times between jobs. Overall, online labor 
markets  have  the  potential  to  increase 
efficiency  of  job  matching,  boosting 
employee job  satisfaction  and  increasing 
worker productivity.
3
More  recently,  the  job  opening  history 
recorded  on  the  web  has  begun  to 
morph into something much more  multi-
dimensional.  In  the  aggregate,  it  is  part 
of a big data revolution that holds much 
promise  for  labor  market  research  in  its 
ability to fill gaps in government survey-
collected  data.  More  importantly,  with 
the failure of numerous efforts to expand 
the Bureau of Labor  Statistics (BLS) Job 
Openings  and  Labor  Turnover  Survey 
(JOLTS)  to  include  more  detailed  data, 
alternative sources like online job ads data 
are gaining influence within labor market 
and education circles. This report explores 
the promise and current issues inherent in 
these trends.
Job  seekers,  employers,  students, 
researchers, 
policymakers, 
higher 
education  institutions,  career  advisors, 
and  curriculum  developers  now  view 
online job ads data as a practical source 
to explore the nature of today’s dynamic 
labor market. Compared to point-in-time 
snapshots  provided  by  survey-based 
labor market data, which rely on random 
sampling,  these  data  are  cost-effective 
and  provide  the  ability  to  improve  the 
accuracy of labor market forecasts while 
1. Much of the increase in the expansion of Internet access happened between 1995 and 2005, rising from 14 percent to 72 
percent, according to data from the Pew Internet and American Life Project. Zickuhr, Kathryn, Who’s Not Online and Why, 
Pew Research Center, 2013 http://pewinternet.org/Reports/2013/Non-internet-users.aspx.
2. U.S. Department of Commerce, Exploring the Digital Nation: America’s Emerging Online Experience. Washington, D.C.: 
U.S. Department of Commerce, 2012, 17, http://www.ntia.doc.gov/files/ntia/publications/exploring_the_digital_nation_-_
americas_emerging_online_experience.pdf.
3. This report explores only one aspect of the online labor market  the shift of the talent search process to the Internet 
as a result of job ads being posted online. Employer-initiated employee searches based on resume data and the growth 
of telecommuting is not explored in this report. With regards to the effect of the Internet on labor market outcomes, only 
a few studies exist to date and they report mixed outcomes. However, some of the more recent empirical investigations 
found positive outcomes: Kuhn and Mansour (2011) found Internet job searches reduce unemployment durations by 
25 percent; Bagues and Labini (2007) using a quasi-experimental approach found the Internet reduces the individual 
unemployment probability and improves match quality. On the other hand, Kroft and Pope (2010) found that the rapid 
expansion of Craigslist between 2005 and 2007 had no effect on local unemployment rates and Kuhn and Skuterud (2004) 
found that the Internet had no effect or had a negative effect on unemployment duration.
UNDERSTANDING ONLINE JOB ADS DATA
 |       
producing  supplemental  estimates  of 
demand  within  detailed  occupations, 
industries, and  geographies. It  can show 
the relative demand for different types of 
skills and levels of education. The real-time 
nature of job ads data also allows for the 
early detection  of  labor  demand  trends, 
which  gives job  seekers,  employers, and 
policymakers a forward-looking analytical 
tool.  Real-time  labor  market  indicators 
can  be  particularly  useful  in  aligning 
education  and  training  curricula  with 
workforce  needs  in  emerging  or  rapidly 
changing  industries,  such  as  healthcare 
and information technology. 
Online job ads  data  show  great promise, 
especially  in  combination  with  other 
educational  and  labor  market  data.  In 
its  current  state,  however,  it  has  several 
limitations.  The  data  are  subject  to 
systematic  errors  introduced  by  how 
employers  utilize  the  Internet  for  their 
talent search,  the  vendor  data collection 
processes,  and  the  effectiveness  of  the 
artificial  intelligence  used  to  collect  and 
piece  out  the  information  from  the  ads. 
If  left  untreated,  systematic  errors  can 
undermine  the  predictive  power  of  the 
data and skew public policy decisions. 
Another limitation  is that, although  there 
are analyses that examine the role of online 
job ads, a well-defined relationship between 
online job ads and traditional employment 
data has not been established.
4
According 
to  our  back-of-the-envelope  calculation, 
discussed in more detail later in the report, 
between 60 and 70 percent of job openings 
are  currently  posted  online,  the  majority 
for  high-skilled  white-collar  occupations 
that  require  at least  a  Bachelor’s  degree. 
There are differences in coverage from one 
vendor to another based on their approach 
used  to collect online job ads.
5
Universal 
coverage  of  job  openings,  however, 
remains elusive even at this day and age of 
Internet use, since not all job openings are 
posted online. We estimate that 80 to 90 
percent of  openings that require at least 
 Bachelor's  degree  get  posted  online. 
By  contrast,  just  30  to  40  percent  of 
openings for candidates with some college 
or an Associate’s degree, and only 40 to 
60  percent  of  openings  for  high  school 
diploma holders appear online. It is critical 
for job seekers, researchers, and decision 
makers,  then,  to  understand  better  the 
strengths and limitations of this emerging 
tool before relying on its predictive power. 
For example, job seekers with some college 
or an Associate’s degree who restrict their 
job search efforts to online sources will see 
only a fraction of the available employment 
prospects. 
Burning Glass Technologies (BGT) is one of 
the leading vendors of online job ads data. 
BGT  is  at the  forefront  of  improving  this 
quickly evolving data source; BGT browses 
more  than  15,000  job-related  websites.
6
While our analyses are based on BGT data, 
some of the limitations that we outline in this 
report have external validity and may apply 
to other  data providers,  such as Monster, 
CareerBuilder, and Wanted Analytics.
7
But 
because we have not explored competing 
data  sources to  the  same  extent,  we are 
not able to discuss the limitations in other 
sources  or  make  comparisons  between 
sources.
8
We  suspect  that  many  of  the 
concerns addressed in this report will fade 
over time as the country achieves universal 
Internet access and employers increasingly 
use the Internet to fill job vacancies.
4. There is  some research that explores the  trends  in employment,  job  openings, and  job ads  series  and their lags, 
yet  the  trends  don’t  show  the  strong  consistency  needed  to  establish  a  reliable  relationship  between  series  and 
requires  further  research.  See  page  9  of  this  report  and  Upjohn  Institute  (http://www.upjohn.org/node/678). 
5. Help Wanted Online (HWOL) has 28 percent more job ads than BLS's JOLTS data, the official data source of job openings. 
However, we have not had the opportunity to analyze HWOL data.
6. We are grateful to BGT for its transparency and willingness to allow us to examine its data. Few vendors have been so 
open and responsive about key issues such as field consistency and reliability, de-duplicating ads, and geographic accuracy.
7. Using online job ads data from CareerBuilder Inc., Wright (2012) reports similar concerns.
8. For example, HWOL's data series includes seasonal adjustment to its ads data and this might make the series less volatile 
than it would otherwise be.
|  3
UNDERSTANDING ONLINE JOB ADS DATA
There are more than 70 data fields in one 
online job ad.
Online  job  ads  are  collected  via  a  web 
crawling technique that sends out spiders
9
to  browse  online  job  boards  before 
systematically  converting,  or  parsing, 
each  job  ad  into  usable  data  elements.
10
However, job ads only represent a subset 
of job openings, since not all openings are 
posted  online.  They  are  not  job  openings 
in  the  same  way  that  real  estate  listings 
are not sales  . Just as real estate listings do 
not directly translate into sales figures, the 
distribution of occupations and industries in 
the online job ads data does not perfectly 
reflect the distribution of job openings by 
occupation  and  industry  across  the  real 
economy. Yet, just as real estate sales and 
listings  taken  together  tell  us  something 
about the state of the real estate  market, 
looking at both job openings and job ads 
can  tell  us  more  about  the  health  of  the 
labor market. 
To create the data used for this study, BGT 
spiders online job boards, employer sites, 
online newspapers, etc., for job ads before 
saving  the  ads in a searchable  database. 
These data are referred to as “job postings 
data,” "real-time data," or “real-time labor 
market information" (LMI), as they provide 
information  as  soon  as  employers  post 
the  ads.  Just as search engines  are able 
to effectively filter a flood of disorganized 
content online, BGT uses algorithms to best 
eliminate duplicate ads from the data. As 
seen in Figure 1, a single job ad comprises 
the  employer  name,  job  title,  salary, 
education requirements, certifications, and 
skills, among some 70 other data elements. 
Each  variable  is  stored  in  a  separate 
column  in  a  spreadsheet  —  in  essence, 
deconstructing a job ad into variables that 
can be analyzed.
The  following  description  provides 
additional details about the crucial elements 
— spidering, parsing, and de-duplication — 
of the data collection process. 
The “spidering” process: Vendors employ 
Internet bots (also referred to as spiders) 
to  crawl  across  the  web  and  collect  job 
ad  information.  This  process  typically 
follows a fixed schedule, spidering a pre-
determined basket of websites. While there 
is  not  necessarily  an  optimal  frequency, 
routine spidering can make the data more 
volatile and susceptible to artificial spikes. 
For  example,  if  spiders  only  collect  data 
biweekly, an artificial spike in job ads will 
appear  every  two  weeks.  Similarly,  it’s 
no longer a random process if all human 
resource departments uniformly announce 
job  openings  every  first  Monday  of  the 
month.  Further,  a  non-random  spike  can 
occur  if  a  small  website  starts  to  copy 
job ads from a large job board. To avoid 
large fluctuations and the loss of job ads, 
large  job  boards  are  given  more  weight 
than  individual employer  sites,  which are 
updated less frequently. Nevertheless, the 
basket of sites is carefully monitored and 
updated  to ensure  the most current and 
complete stream of online job ads. 
Extraction  and  parsing:  Once  the  data 
are  located,  they  are  extracted,  parsed, 
and  coded  into  specific  data  elements. 
Some  vendors  use  systems  that  require 
words  to  be  in  somewhat  rigid  and 
predetermined  sequences  or  particular 
formats, such as lexical systems. This can 
create inadvertent errors. For example, if 
 vendor's  library  contains  "Bachelor  of 
9. "Spiders” are computer programs used to search for and collect information from the Internet. The word ”spidering” is used 
to describe this process. See glossary for more information.
10. See the Glossary on page 19 for a list of online job ads data terminology and their definitions.
UNDERSTANDING ONLINE JOB ADS DATA
4  |         
Job ads provide informative data elements such as employer, industry, occupation, 
salary, and education and skill requirements. 
FIGURE 1. 
Requisition 
Number: 
FS86446
Interest 
Category: 
Business Operations/Admin/IT
Interest Sub 
Category: 
Administration
Job Title : 
Senior Logistics Technician
Employment 
Category/
Status: 
Full-time
Type of 
Position: 
Regular Hire
Country: 
U.S.
State: 
Indiana
City: 
Linton
Minimum 
Requirements: 
•  Bachelor's degree from a four-year college or university; or one to two years 
related experience and/or training; or equivalent combination of education or 
experience.
•  Must have computer skills, database knowledge.
•  Individual must be able to read, analyze, and interpret general business 
periodicals, professional journals, technical procedures, or governmental 
regulations.
...
Job 
Description: 
XXX Corporation is looking for a Senior Logistics Technician to join our team in 
Linton, Indiana.
Responsibilities:
•  Reviews requisitions and negotiates within budgetary limitations and scope of 
authority.
•  Obtains material from supplier at the lowest cost consistent with 
considerations of quality, reliability of source, and urgency of need.
•  Confers with vendors to obtain product or service information such as price, 
availability, and delivery schedule.
...
XXX Corporation is a leading provider of engineering, construction, and technical 
services for public agencies and private sector companies around the world. 
The Company offers a full range of program management; planning, design and 
engineering; systems engineering and technical assistance; construction and 
construction management; operations and maintenance; information technology; 
and decommissioning and closure services. XXX Corporation provides services 
for power, infrastructure, industrial, oil and gas, and federal projects and 
programs. Headquartered in San Francisco, XXX Corporation has more than 
57,000 employees in a network of offices in nearly 50 countries.
Job title, SOC code
Location
Education, 
experience, 
skills
Additional 
skills, 
qualifications 
Employer 
name & 
industry 
Documents you may be interested
Documents you may be interested