Notice bibliographique
Résumé
At least a quarter of college students in the United States graduate with more than one undergraduate major. This paper investigates how students decide on the composition of their paired majors - in other words, whether the majors chosen are substitutes or complements. Since students use both their preferences and their expectations about major-specific outcomes when choosing their majors, I collect innovative data on subjective expectations, drawn from a sample of Northwestern University sophomores. Despite showing substantial heterogeneity in beliefs, the students seem aware of differences across majors and have sensible beliefs about the outcomes. Students believe that their parents are more likely to approve majors associated with high social status and high returns in the labor market. I incorporate the subjective data in a choice model of double majors that also captures the notion of specialization. I find that enjoying the coursework and gaining approval of parents are the most important determinants in the choice of majors. The model estimates reject the hypothesis that students major in one field to pursue their own interests and in another for parents' approval. Instead, I find that gaining parents' approval and enjoying a field of study both academically and professionally are outcomes that students feel are important for both majors. However, I do find that students act strategically in their choice of majors by choosing ones that differ in their chances of completion and difficulty and in finding a job upon graduation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».