Notice bibliographique
Résumé
This dissertation is a collection of three chapters in Development Economics and Gender for the Mexican context. Chapter 2 analyses whether the gender composition of decision-making boards affects promotion decisions for either male or female researchers, by using a unique database for a context in which a group of peers makes all promotion decisions for all academic institutions in Mexico. The empirical analysis examines the probability of promotion for each researcher enrolled in the National System of Researchers, and how this is affected by the committee's gender composition, exploiting the random assignment of evaluators. The results show that women in decision-making committees do not significantly favor the probability of promotion for women; but women facing a male-only committee have a lower probability of promotion than men. Chapter 3 studies the effects on social attitudes of the sharp increase in violence experienced in Mexico during the "Drug War". This is done through a lab-in-the-field experimental approach with Mexican undergraduate students. The results suggest that there are experience-type specific effects for the different levels of violence exposure. Differential gender effects are also found; women with drug war-related violence experience appear to have two different behaviors; depending on which type of violence experience they had; one where they become community builders and show solidarity, and the other one where they develop a lot of fear and feelings of vulnerability and show spite. Chapter 4 studies the effect of the sharp increase in violence in Mexico on preventive health care attitudes, and on classic health measurements. The data used in this study is a match of the INEGI monthly homicide reports at the municipality level with the individual level data from the Mexican Family Life Survey. The results presented suggest that having high levels of violence can affect the individual's health when measured by classic variables such as blood pressure, hospitalizations, body mass index, and mental health; and it can also affect the behaviors that could help alleviate health problems, such as having a healthier lifestyle including non-smoking, spending time outdoors, sleeping well, going for wellness checkups, and having a positive mindset about oneself.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,006 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».