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Enregistrement W2080914601 · doi:10.1353/jda.2005.0001

Relative Employment and Earnings of Female Household Heads in Mexico, 1987-1995

2004· article· en· W2080914601 sur OpenAlexaboutno aff
Nader Asgary, José A. Pagán

Notice bibliographique

Revue˜The œJournal of developing areas · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender, Labor, and Family Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEarningsWageEconomicsQuarter (Canadian coin)Demographic economicsLabour economicsDemographyGeographySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study analyzes the determinants of employment and earnings for female-headed households from 1987 to 1995 in Mexico. During those years, the percentage of female-headed households and their employment rate substantially increased. The paper explores the possible causes for the relative changes in labor market outcomes for both female and male-headed households. We use individual-level household survey data from Mexico's Encuesta nacional de empleo urbano for the third quarter of 1987 and 1995. Our findings show that the gender educational gap substantially closed, the percentage of divorced female household heads increased, and the percentage of widows fell. From 1987 to 1995, the average number of children decreased by about one child (from 4.79 to 3.72). In addition, the wages of female heads grew significantly faster than that of their male counterparts, and this contributed to a reduction in the gender wage gap ratio from 24.9 to 19.3 percent during the 1987-1995 period. Also, we find that from 1987 to 1995, the rate of return to education increases for both male and female household heads, but the rate is higher for males than for females. As we would expect, wages increase with experience but at a decreasing rate. Furthermore, our finding shows that wage premium for being employed in the public sector is much higher for females than for males, and it actually increased from 22.4 percent in 1987 to 30.6 percent by 1995.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,073
Score d'incertitude au seuil0,146

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,248 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations15
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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