The impact of climate change on fertility*
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We examine the potential for climate change to impact fertility via adaptations in human behavior. We start by discussing a wide range of economic channels through which climate change might impact fertility, including sectoral reallocation, the gender wage gap, longevity, and child mortality. Then, we build a quantitative model that combines standard economic-demographic theory with existing estimates of the economic consequences of climate change. In the model, increases in global temperature affect agricultural and non-agricultural sectors differently. Near the equator, where many poor countries are located, climate change has a larger negative effect on agriculture. The resulting scarcity in agricultural goods acts as a force towards higher agricultural prices and wages, leading to a labor reallocation into this sector. Since agriculture makes less use of skilled labor, climate damage decreases the return to acquiring skills, inducing parents to invest less resources in the education of each child and to increase fertility. These patterns are reversed at higher latitudes, suggesting that climate change may exacerbate inequities by reducing fertility and increasing education in richer northern countries, while increasing fertility and reducing education in poorer tropical countries. While the model only examines the role of one mechanism, it suggests that climate change could have an impact on fertility, indicating the need for future work on this important topic.
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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 | 0,003 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 découle