THREE ESSAYS ON THE EMPLOYMENT AND ECONOMIC WELL-BEING OF VULNERABLE POPULATIONS
Notice bibliographique
Résumé
Using data from the Canadian Survey of Labour and Income Dynamics (1993 through 2001), the first essay examines how wage differences between working age people with and without disabilities changed over time. Using Oaxaca-Blinder and Juhn, Murphy, and Pierce techniques to measure the share of the wage gap that remains unexplained after controlling for differences in observed wage-determining characteristics, the essay finds a substantial and growing wage gap between persons with and without disabilities that varies significantly throughout the distribution. Low skilled/low wage disabled workers are less seriously impacted by wage discrimination than their higher skilled/higher wage counterparts. Using retrospective data from the 1990 Panel of the Survey of Income and Program Participation, the second essay exploits state-level variation in legislation prohibiting disability discrimination prior to the passage of the Americans with Disabilities Act of the 1990 to test the effect of such laws on the timing of Social Security Disability Insurance (DI) application following the onset of a health condition. Using hazard models, the essay finds that workers who lived in states that had traditional disability discrimination prohibitions or such prohibitions plus a reasonable accommodation requirement were significantly slower in applying for DI benefits than were workers in states with no such prohibitions. Increasing the likelihood of acceptance onto the program increases the speed of application. Using data from the United States Current Population Survey, the British Household Panel Study, the German Socio-Economic Panel and the Japanese Survey of Income Redistribution, the third essay uses kernel density estimation to show how the income distribution changed between the peak years of the 1990s business cycle in these four major OECD countries. The entire after-tax household size-adjusted income distribution moved to the right in the United States and Great Britain. Germany and Japan experienced a decline in the middle mass of their income distributions that spread mostly to the right. In the United States and Japan, younger persons fared better than older persons, while the opposite was the case in Great Britain and Germany. Income inequality fell in all four countries among the older population.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».