MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4214505509 · doi:10.47872/laer.v31.32

Size-Dependent Gender Gaps in Entrepreneurship: The Case of Chile*

2022· article· en· W4214505509 sur OpenAlexaboutno aff
David Cuberes, Marc Teignier

Notice bibliographique

RevueLatin American Economic Review · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueEntrepreneurship Studies and Influences
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinisterio de Economía y CompetitividadInter-American Development Bank
Mots-clésEntrepreneurshipProductivityAggregate (composite)Demographic economicsQuarter (Canadian coin)EconomicsLabour economicsAggregate incomeValue (mathematics)Gender gapBusinessEconomic growthIncome distributionFinanceGeographyInequalityStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper documents differences in firm size depending on whether their manager is a man or a woman and studies the aggregate implications of these gender gaps in Chile. We document that in 2007 less than a quarter of firms are managed by women and that this gap takes its largest value for managers with tertiary education or more. In terms of their number of workers, female-run firms are on average about three times smaller than those run by men. Moreover, the ratio of men to women managers is always above one, but it is much higher for large and medium firms than for small or micro ones. These differences remain significant after controlling for several manager and firm characteristics. We then use an extended version of the theoretical framework developed in Cuberes and Teignier (2016) to incorporate these facts and obtain quantitative predictions about their effects on aggregate productivity and income in Chile. We find that the observed gender gaps in entrepreneurship in Chile generate a fall in aggregate productivity and aggregate income of 7.5%.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,664
Score d'incertitude au seuil0,998

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)0,0030,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,233 · 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.

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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueLatin American Economic ReviewMême sujetEntrepreneurship Studies and InfluencesTravaux en français237 207