MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2481106410 · doi:10.1108/s0147-912120150000042004

Intra-Household Resource Allocation and Gender Bias in Iran

2015· book-chapter· en· W2481106410 sur OpenAlexaff
Ebrahim Azimi

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDemographic Trends and Gender Preferences
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEngel curveResource allocationResource (disambiguation)Demographic economicsHousehold incomeComposition (language)Rural areaEconomicsPreferenceSocioeconomicsGeographyPublic economicsMicroeconomicsPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Although preference for sons has been documented among parents in developing countries, it is an open question whether and to what extent intra-household resource allocation is influenced by family sex composition. This study investigates the effects of sex composition on intra-household resource allocation based on the collective household model of Dunbar, Lewbel, and Pendakur (2013). I extend their model to estimate the influences on a household member’s resource share by observing how budget shares of a private assignable good vary not only with total expenditure and family size, but also with family sex composition. Using data from the 2005 Iranian Household Income and Expenditure Survey, I find that family composition significantly affects intra-household resource allocation in Iranian rural areas. Specifically, rural parents assign 1.6–1.9 percentage points more resources toward their sons. These resources are essentially coming at the expense of mothers. In all-boy families, mothers get 2.8–3.6 percentage points fewer resources than they do in all-girl families. These effects are more pronounced among farmer families than nonfarmer families. However, I find no significant role for gender composition in intra-household resource allocation in urban areas.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,787
Score d'incertitude au seuil0,983

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,315
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,015 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations5
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetDemographic Trends and Gender PreferencesTravaux en français237 207