MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2561619311 · doi:10.5018/economics-ejournal.ja.2019-38

The effect of house prices on fertility: evidence from Canada

2019· preprint· en· W2561619311 sur OpenAlexafffundabout
Jeremy Clark, Ana Ferrer

Notice bibliographique

RevueEconomics · 2019
Typepreprint
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGlobal Health Care Issues
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchSimon Fraser UniversityVictoria UniversityImperial College London
Mots-clésFertilityEconomicsHouse priceReal estateDemographic economicsLabour economicsEconometricsDemographyPopulationFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Persistent house price increases are a likely candidate for consideration in fertility decisions. Theoretically, higher housing prices will cause renters to desire fewer additional children, but home owners to desire more children if they already have sufficient housing and low substitution between children and other “goods”, and fewer children otherwise. In this paper, the authors combine longitudinal data from the Canadian Survey of Labour Income and Dynamics (SLID) and averaged housing price data from the Canadian Real Estate Association to estimate the effect of housing prices on fertility in a housing market that has historically been less volatile and more conservative than its American counterpart has. They ask whether changes in lagged housing price affect the marginal fertility of homeowner and renter women aged 18–45. They present results both excluding and including those who move outside their initial real estate board area, using initial area housing prices as an instrument in the latter case. For homeowners, but not renters, the authors predominantly find evidence that lagged housing prices have a positive effect on marginal fertility and possibly on completed fertility. These pro-natal effects are confined to non-movers.

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)0,010
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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,107

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,007
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,393
Écart entre enseignants0,339 · 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

Citations7
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEconomicsMême sujetGlobal Health Care IssuesTravaux en français237 207