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Enregistrement W3122934544 · doi:10.34989/swp-2017-45

Identification of Random Resource Shares in Collective Households Without Preference Similarity Restrictions

2021· preprint· en· W3122934544 sur OpenAlexaff
Geoffrey R. Dunbar, Arthur Lewbel, Krishna Pendakur

Notice bibliographique

RevueRePEc: Research Papers in Economics · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender, Labor, and Family Dynamics
Établissements canadiensSimon Fraser UniversityBank of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRevealed preferenceConsumption (sociology)PovertyPreferenceIdentification (biology)EconomicsResource (disambiguation)InequalityDistribution (mathematics)Resource distributionSimilarity (geometry)EconometricsMicroeconomicsResource allocationEconomic growthComputer scienceMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Resource shares, defined as the fraction of total household spending going to each person in a household, are important for assessing individual material well-being, inequality and poverty. They are difficult to identify because consumption is measured typically at the household level, and many goods are jointly consumed, so that individual-level consumption in multi-person households is not directly observed. We consider random resource shares, which vary across observationally identical households. We provide theorems that identify the distribution of random resource shares across households, including children’s shares. We also provide a new method of identifying the level of fixed or random resource shares that does not require previously needed preference similarity restrictions or marriage market assumptions. Our results can be applied to data with or without price variation. We apply our results to households in Malawi, estimating the distributions of child and female poverty across households.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,055
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,073
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,266 · 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.

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

Citations5
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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