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Enregistrement W3006856757 · doi:10.1086/708724

Sharp Bounds and Testability of a Roy Model of STEM Major Choices

2020· preprint· en· W3006856757 sur OpenAlexafffundabout
Ismaël Mourifié, Marc Henry, Romuald Méango

Notice bibliographique

RevueJournal of Political Economy · 2020
Typepreprint
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueLabor market dynamics and wage inequality
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesLeibniz-GemeinschaftSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaPennsylvania State UniversityUniversity of Pennsylvania
Mots-clésPointwiseSelection (genetic algorithm)Constraint (computer-aided design)Monotone polygonEconometricsMathematicsMonotonic functionDistribution (mathematics)Representation (politics)Joint probability distributionMathematical economicsInstrumental variableEconomicsComputer scienceStatisticsArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We analyze the empirical content of the Roy model, stripped down to sector-specific unobserved heterogeneity and self-selection on the basis of potential outcomes. We characterize sharp bounds on the joint distribution of potential outcomes and testable implications of the Roy model. We apply these bounds to derive a measure of departure from Roy self-selection, so as to identify prime targets for intervention. Special emphasis is put on the case of binary outcomes. We analyze a Roy model of college major choice in Canada and Germany and take a new look at the underrepresentation of women in science, technology, engineering, and mathematics.

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)0,034
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,180
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,181

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0340,180
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,004
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,010
Communication savante0,0050,008
Science ouverte0,0050,007
Intégrité de la recherche0,0020,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,001

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.

Tête enseignante Opus0,058
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,204 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations5
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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