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Enregistrement W3203141890 · doi:10.3390/jrfm14100469

Gender Differences in Intra-Household Financial Decision-Making: An Application of Coarsened Exact Matching

2021· article· en· W3203141890 sur OpenAlexvenueno aff
Frederik Booysen, Sevias Guvuriro

Notice bibliographique

RevueJournal of risk and financial management · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender, Labor, and Family Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBargaining powerEconomicsHuman capitalEarningsMatching (statistics)Per capitaDistribution (mathematics)Per capita incomeEmpowermentHousehold incomeDemographic economicsLabour economicsFinanceMicroeconomicsEconomic growthStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Most studies that explore collective models of intra-household decision-making use economic outcomes such as human capital, earnings, assets, and relative income shares as proxies of the relative distribution of bargaining power. These studies, however, fail to incorporate important measures of control over and management of the economic resources within households. In the current study, a direct measure of financial decision-making power within the household is used to directly assess the distribution of bargaining power. Coarsened exact matching, an identification strategy not yet applied in studies of this nature, is applied to couple-level observational data from South Africa’s longitudinal National Income Dynamics Study. The influence of gender differences in intra-household decision-making on resource allocations to per capita household expenditure is assessed. In the case of greater financial decision-making power in couples being assigned to wives rather than husbands, per capita household expenditure on education increases significantly. The empowerment of women with financial decision-making power therefore holds the promise of realizing the benefits of investments in human capital.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,544
Score d'incertitude au seuil0,431

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,250 · 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 tête enseignante, 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

Citations18
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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