Revealing the Concealed Effect of Top Earnings on the Gender Gap in the Economic Value of Higher Education in the United States, 1980–2017
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The expansion of women's educational attainment may seem to be a promising path toward achieving economic equality between men and women, given the consistent rise in the economic value of higher education. Using yearly data from 1980 to 2017, we provide an updated and comprehensive examination of the gender gap in education premiums, showing that it is not as promising as it could and should be. Women receive lower rewards to their higher education across the entire wage distribution, and this gender gap increases at the very top education premiums-the top quarter and, even more so, the top decile. Moreover, insufficient theoretical and methodological attention to this top premium effect has left gender inequality concealed in the extensive empirical studies on the topic. Specifically, when we artificially censor the top at the 80th wage percentile, the gender gaps in education premium reverse. Lastly, the growth in earnings inequality in the United States, which is greatly affected by the expansion of top earnings, is associated with the growing gender gap in education premiums over time. We discuss the meaning and implications of this structural disadvantage at a time when women's educational advantage keeps growing and higher education remains the most important factor for economic attainment.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle