Notice bibliographique
Résumé
An average person born in the United States in the second half of the 19th century completed 7 years of schooling and spent 58 hours a week working in the market. In contrast, an average person born at the end of the 20th century completed 14 years of schooling and spent 40 hours a week working. In the span of 100 years, completed years of schooling doubled and working hours decreased by 30%. What explains these trends? We consider a model of human capital and labor supply to quantitatively assess the contribution of exogenous variations in productivity (wage) and life expectancy in accounting for the secular trends in educational attainment and hours of work. We find that the observed increase in wages and life expectancy accounts for 80% of the increase in years of schooling and 88% of the reduction in hours of work. Rising wages alone account for 75% of the increase in schooling and almost all the decrease in hours in the model, whereas rising life expectancy alone accounts for 25% of the increase in schooling and almost none of the decrease in hours of work. In addition, we show that the mechanism emphasized in the model is consistent with other trends at a more disaggregate level such as the reduction in the racial gap in schooling and the decrease in the cross‐sectional dispersion in hours. (JEL E1, I25, J11, O4)
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».