Does Female Reservation Affect Long-Term Political Outcomes? Evidence from Rural India
Notice bibliographique
Résumé
Klaus Deiningera, Songqing Jinb, Hari K. Nagarajanc & Fang Xiad*a Development Research Group, World Bank, Washington, DC, USAb Department of Agricultural, Food, and Resource Economics, Michigan State University, East Lansing, MI, USAc Institute of Rural Management, Anand, Gujarat, Indiad China Center for Human Capital and Labor Market Research, Central University of Finance and Economics, Beijing, ChinaCorrespondence Address: Fang Xia, 39 Xueyuan South Road, Haidian District, Beijing, China, 100081. Email: xia.fang.fx@gmail.comAn Online Appendix is available for this article which can be accessed via the online version of this journal available at http://dx.doi.org/10.1080/00220388.2014.947279.AbstractWhile studies have explored the impacts of political quotas for females at household level, differential effects on males and females and their evolution through time have received little attention. Using nationwide data from India spanning a 15-year period, we find that, while leader quality declines, gender quotas increase the level and quality of women’s political participation, their ability to hold leaders to account, and their willingness to contribute to public goods. Key effects persist beyond the reserved period and impacts on females often materialise only with a lag.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».