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Enregistrement W3199718666

Understanding Joint Retirement

2018· article· en· W3199718666 sur OpenAlexaff
Pierre‐Carl Michaud, Arthur van Soest, Luc Bissonnette

Notice bibliographique

RevueSSRN Electronic Journal · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueRetirement, Disability, and Employment
Établissements canadiensUniversité LavalHEC Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpouseInterdependenceEconomicsImperfectHealth and Retirement StudyAffect (linguistics)Joint (building)Demographic economicsLabour economicsPsychology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Evidence from different sources shows that spouses' retirement decisions are correlated. Retirement policies affecting individuals in couples are therefore also likely to affect behavior of their spouses. It is therefore important to account for joint features in modeling retirement. This paper studies a structural collective model of labor supply and retirement of both partners in a couple with interdependent preferences, imperfect knowledge of preferences of the spouse, and subjective expectations about the future. We propose a novel method to estimate preferences and the intra-household bargaining process, which relies on stated preferences data collected in the Health and Retirement Study. Respondents were asked to choose between hypothetical retirement trajectories describing the retirement ages and replacement rates of both spouses from three perspectives: considering their own preferences only, the preferences of their spouse only, or the most likely decision for the household. With these data, all model parameters are identified and potential sources of joint retirement can be disentangled. We find that males misperceive their wives' preferences, overestimating their disutility of work. Our estimates correct for this bias. They suggest that correlation in unobserved heterogeneity components of the partners' marginal utility of leisure explains a large share of joint retirement decisions. We also find significant positive complementarities in leisure, but this explains a much smaller part of joint retirement.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,007
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,362
Tête enseignante GPT0,417
Écart entre enseignants0,055 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2018
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Résumé présentoui

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