Notice bibliographique
Résumé
This dissertation is a collection of three essays that use economic tools to address policy-relevant issues related to ageing, population health, and education.The use of economic modelling and econometric analyses has the potential to provide information on the consequences and effectiveness of policy interventions in these areas and enables policymakers to make better informed decisions.Chapter 1 provides an introduction to these topics and is followed by the three essays.In Chapter 2, I analyze how providing informal care to an elderly parent affects the caregiver's labour market outcomes, cognitive ability, and health; and study the influence of the institutional background on the caregiving decision and the effects of caregiving.My results show that negative effects on labour market outcomes can be avoided by the provision of formal care alternatives, but negative effects for caregivers' mental health persist.These findings give useful insights into the optimal provision of formal care in today's ageing societies.Self-reported health measures are commonly collected in numerous surveys but might be influenced by respondents' definitions and frames of reference of health.In Chapter 3, I address the issue of response bias in population surveys by constructing an objective measure of health.I find that using a common definition of health nearly eliminates the reported health differences between the U.S. and Canada.Socioeconomic differences in health are stronger in the U.S., but remain an issue in Canada.Chapter 4 studies the effect of post-secondary education on the continued development of reading proficiency during adolescence and young adulthood.Reading proficiency is essential for labour market success in a knowledge-based economy, but little is known about how advanced reading skills such as text interpretation and text evaluation are developed.The results show that university graduation increases students' reading proficiency relative to high school graduation, which demonstrates the importance of cognitive skill investments later in the life cycle.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».