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Enregistrement W1504589770 · doi:10.3386/w11095

Residential Segregation in General Equilibrium

2005· report· en· W1504589770 sur OpenAlexafffund
Patrick Bayer, R. S. McMillan, Kim Rueben

Notice bibliographique

RevueNational Bureau of Economic Research · 2005
Typereport
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueUrban, Neighborhood, and Segregation Studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaNational Science Foundation
Mots-clésGeneral equilibrium theoryEconomicsEconometricsMicroeconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Black households in the United States with high levels of income and education (SES) typically face a stark tradeoff when deciding where to live. They can choose neighborhoods with high levels of public goods or a high proportion of blacks, but very few neighborhoods combine both, a fact we document clearly. In the face of this constraint, we conjecture that racial sorting may dramatically lower the consumption of local public goods by high-SES blacks. To shed light on this, we estimate a model of residential sorting using unusually detailed restricted Census microdata, then use the estimated preferences to simulate a counterfactual world in which racial factors play no role in household residential location decisions. Results from this exercise provide the first evidence that sorting on the basis of race gives rise to significant reductions in the consumption of local public goods by black and high-SES black households in particular. These consumption effects lead to significant losses of welfare and are likely to have important intergenerational implications.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,833
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,449
Tête enseignante GPT0,565
Écart entre enseignants0,117 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations41
Publié2005
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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