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Enregistrement W3122218336 · doi:10.5282/ubm/epub.17196

Affirmative Action: One Size Does Not Fit All

2013· article· en· W3122218336 sur OpenAlexfundno aff
Kala Krishna, Alexander Tarasov

Notice bibliographique

RevueRePEc: Research Papers in Economics · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender, Labor, and Family Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesPennsylvania State UniversityDeutsche ForschungsgemeinschaftYork UniversityYale University
Mots-clésCounterintuitiveDownloadDisadvantagedWelfareDeveloping countryRationingSubsidyEconomicsWork (physics)Selection (genetic algorithm)Affirmative actionAction (physics)Public economicsMicroeconomicsLabour economicsEconomic growthPolitical scienceComputer scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper identifies a new reason for giving preferences to the disadvantaged using a model of contests. There are two forces at work: the effort effect working against giving preferences and the selection e¤ect working for them. When education is costly and easy to obtain (as in the U.S.), the selection effect dominates. When education is heavily subsidized and limited in supply (as in India), preferences are welfare reducing. The model also shows that unequal treatment of identical agents can be welfare improving, providing insights into when the counterintuitive policy of rationing educational access to some subgroups is welfare improving.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,027
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,114

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,027
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0040,012
Communication savante0,0050,010
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0060,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0340,004

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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,284 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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