Notice bibliographique
Résumé
Adolescents engage in risky behaviors due to a lack of self-control; many among them stop after they mature. This behavioral theory, supported by neuroscientific evidence on late brain maturation, implies that an age-participation rate plot of any risky behavior should be hump-shaped. In this thesis, I introduce maturation to a standard panel model describing risky behaviors to serve two purposes: First, doing so corroborates the neuroscientific findings on maturation timing. Second, it allows the study of maturation's effects on adolescent risky behaviors. The key difficulty of introducing maturation in to a behavioral model is that in a behavioral data set, maturation is a latent time-varying characteristic, and also it correlates with the observables (age in particular); therefore, a standard panel data model cannot capture it. To solve this problem, I define maturation as one or more unobserved treatments, with both the treatment effect and timing being unknown and heterogeneous. Chapter 1 reports the empirical findings of an analysis using the basic specification of this augmented econometric model with one unobservable treatment. Specifically, the estimated maturation age distribution has a median of age 21 and is right-skewed. Maturation effects are much stronger than environmental effects, evidenced by the observation that adolescents mostly stop engaging in risky behaviors due to maturation rather than environmental changes. The estimated maturation effect for binge drinking can serve as a benchmark for the evaluation of existing adolescent policies. Chapter 2 develops the formal theory in a treatment effect framework with multiple unobserved treatments. The theoretical development starts from a simple single treatment effect model. I then extract one unobserved treatment --- maturation --- which is neither a common age effect nor an individual fixed effect, and prove its identification conditions. Then I consider the general case with multiple unobserved treatments. Chapter 3 studies the gender gap in risky behaviors. While the maturation timings of the males and females are close to each other, their maturation effects differ. The environmental differences between the two genders also diverge as adolescents age. Together, these two findings explain a diverging gender gap related to risky behaviors.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,013 | 0,057 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».