MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3124898630

Political Reservations, Access to Water and Welfare Outcomes: Evidence from Indian Villages

2011· preprint· en· W3124898630 sur OpenAlexfundno aff
Raghbendra Jha, Sharmistha Nag, Hari K. Nagarajan

Notice bibliographique

RevueANU Open Research (Australian National University) · 2011
Typepreprint
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueMicrofinance and Financial Inclusion
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInternational Development Research Centre
Mots-clésWelfareProductivityLabour economicsCorporate governanceEconomicsWork (physics)WageDistribution (mathematics)PoliticsDemographic economicsBusinessEconomic growthPolitical scienceMarket economy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In a developing economy with an ethnically diverse society, such as India's, household welfare and its distribution within the household unambiguously depend on how much time each member of the household spends on productive activity. In this paper we examine the welfare impact of reducing the time spent by members of households, particularly women, through political reservations in rural India. Using a unique data set we find that (i) Political reservations and the ability of women to participate in the process of governance contribute to household welfare by allowing women to participate in labor markets, essentially because provision of public goods and in particular water, increases the productivity of household labor time. (ii) The concomitant decline in household work and increase in labor market participation is a robust indicator of increased productivity of household labor time being translated into productive work. In particular women participate in self employment and on cultivation. The effect on household incomes caused by members engaged in self-employment activities and own-cultivation is higher compared to effects caused by participation in off-farm wage labor. (iii) Further, our results are robust to the inclusion of residential location, access to credit, and shocks.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Science ouverte, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,501
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0030,009
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,433
Tête enseignante GPT0,405
Écart entre enseignants0,027 · 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'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

Citations1
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueANU Open Research (Australian National University)Même sujetMicrofinance and Financial InclusionTravaux en français237 207