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Enregistrement W3086298718 · doi:10.1108/jes-12-2019-0562

Sibship size and educational attainment of Canadian baby boomers

2020· article· en· W3086298718 sur OpenAlexaffabout
Maryam Dilmaghani

Notice bibliographique

RevueJournal of Economic Studies · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIntergenerational Family Dynamics and Caregiving
Établissements canadiensSaint Mary's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBaby boomEducational attainmentBaby boomersSiblingDemographyDemographic economicsPsychologyEconomicsDevelopmental psychologySociologyPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose The present study assesses how sibship size affects child quality as measured by educational attainment. Design/methodology/approach The data are from the Canadian General Social Surveys (GSS) of 1986, 1990, 1994 and 1995. The sample is restricted to the individuals born in Canada between 1946 and 1965, that is, the baby-boom generation. In addition to controlling for parental education, the sibship size is instrumented by a non-binary variable created based on the sex composition of the sibship. While most previous studies have pooled both genders, the present paper produces by gender estimates Findings The OLS estimates are statistically significant, negative and moderately large for both male and female baby boomers. When the sibship size is instrumented, the estimates indicate that one additional sibling had reduced the educational attainment of male baby boomers by almost half a year. No causal effect for the sibship size is found for female baby boomers. Originality/value This is the first paper on the effects of sibship size on educational attainment, using Canadian data.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,549
Score d'incertitude au seuil0,955

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,269 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations0
Publié2020
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Résumé présentoui

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