Labour supply behaviour of married women in Toronto
Notice bibliographique
Résumé
Purpose – The purpose of this paper is to investigate the connection between labour supply and the wages of married women of different ages in Toronto using data from the 2010 Labour Force Survey of Canada. Design/methodology/approach – The authors employ three econometric techniques, ordinary least square, 2 stage least square and the Heckman two-step method to estimate the supply elasticities. The first two focus on the wage rate and hours conditional on the subjects being employed whereas the third method controls for sample selectivity bias by including the unemployed. Bootstrap test statistics are produced when the normality assumption for the error terms is found to be violated. Findings – The aggregate labour supply elasticity for married women in Toronto is estimated to be 0.053 which similar to value found for Canada for a whole in a previous study even though Toronto is much more diverse culturally than average. The labour supply elasticities for 25-34 year old and 35-44 year old married are estimated to be 0.108 and 0.079, respectively. The supply elasticity for married women aged 45-59 is not significantly different from 0. Originality/value – The paper shows that younger married women in Toronto are more responsive to an increase in wages than older women. The estimation procedure and the testing of the significance of coefficients are more rigorous than previous studies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».