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Enregistrement W2114521606 · doi:10.1257/aer.91.2.97

Going to College to Avoid the Draft: The Unintended Legacy of the Vietnam War

2001· article· en· W2114521606 sur OpenAlexaff
David Card, Thomas Lemieux

Notice bibliographique

RevueAmerican Economic Review · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHigher Education Research Studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUnintended consequencesEconomicsVietnam WarLaw and economicsDevelopment economicsPolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Between 1965 and 1975 the enrollment rate of college-age men in the United States rose and then fell abruptly. Many contemporary observers (e.g., James Davis and Kenneth Dolbeare, 1968) attributed the surge in college attendance to draft-avoidance behavior. Under a policy first introduced in the Korean War, the Selective Service issued college deferments to enrolled men that delayed their eligibility for conscription. These deferments provided a strong incentive to remain in school for men who wanted to avoid the draft. For example, the college entry rate of young men rose from 54 percent in 1963 to 62 percent in 1968 (the peak year of the draft). Moreover, both the college entry rate and the number of inductions dropped sharply between 1968 and 1973 as the draft was being phased out. Although these parallel trends are suggestive, they do not necessarily prove that draft avoidance raised the education of men who were at risk of service during the Vietnam War. Such an inference requires an explicit specification of the “counterfactual”: What would have happened to schooling outcomes in the absence of the draft? In this paper we use trends in enrollment and completed schooling of men relative to those of women to measure the effects of draftavoidance behavior during the Vietnam War. Our maintained hypothesis is that, in the absence of gender-specific factors such as the draft, the relative schooling outcomes of men and women from the same cohort would follow a smooth trend. In light of the sharp discontinuity in military induction rates between 1965 and 1970, we look for similar patterns in the relative enrollment rate of men, and in the relative college graduation rate of men from cohorts that were at risk of induction during this period.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
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 enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,081

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,380
Écart entre enseignants0,354 · 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

Citations269
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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