Notice bibliographique
Résumé
The basic question addressed in this chapter is “Who gets what in a marriage?” I begin with the observation that any marriage involves two individuals, each of whom has their own experience of that marriage. The focus is on the economic outcomes experienced by each partner, and the influences on those outcomes. Which partner has greater control over the family’s finances? Which partner’s preferences are represented in family consumption decisions? Much of the current research on this issue, which uses family expenditure data, encounters a severe limitation: there are very few consumption items which can unambiguously be assigned to men, women or children. This paper answers the question “who gets what?” in a novel way. I use data on how families manage their finances, to find out who has access to, who manages and who controls the family finances. I also explore the determinants of financial control. Does an improvement in one spouse’s bargaining position lead to greater control over money, or is control over money simply party of the couple’s division of labor? The study is based on a new a survey of families with children in the Ottawa-Hull area carried out by the author. The paper begins with a survey of recent developments in the study of intra-household resource allocation. What do we know about how resources are allocated inside households? What do we know about why the pattern of household resources is as it is? I then go on to describe the data set used in the research, and the main empirical findings. I do not find a systematic pro-male or pro-female bias in household finances. However I do find that, as predicted by theory, partners with greater incomes have greater control over money, younger spouses do better, and there is less income pooling when one partner, especially the man, has been married before.
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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 | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 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 ».