Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this research was to question whether the behavioural tendencies of men and women could help explain the gender wage gap of recent university graduates. It was conducted after discovering that a 2013 study found that even once accounting for observable characteristics such as age, experience, industry, occupation, and field of study, female graduates were still earning 6-14% less than their male counterparts. Using the willingness of a graduate to gamble a current job offer for a potentially better job offer in the future as a proxy for risk, this research investigates the impact risk preferences have on the gender wage gap. More specifically, it attempts to calculate how much of the observed wage gap can be attributed to the greater risk aversion of women. Our data was from the National Longitudinal Survey of Youth 1997. Using a McCall Job Search model and an MLE, we found that women take approximately 4.5 fewer weeks to accept a job, accept significantly lower starting salaries, and are systematically offered lower salaries than their male counterparts. Furthermore, we found that women have an Arrow-Pratt coefficient almost 1.25 times that of men. These results suggest that women are more willing to accept lower wage positions offered to them today because they are less willing to gamble that a higher wage position will come along tomorrow. Moreover, they propose that this female unwillingness to gamble can explain up to a quarter of the difference in the wages accepted by men and women.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 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 ».