Racial/Ethnic Variation in the Relationship between Educational Assortative Mating and Wives’ Income Trajectories
Notice bibliographique
Résumé
Prior work has examined the relationship between educational assortative mating and wives’ labor market participation but has notassessed how this relationship varies by race/ethnicity. Usingdata from the National Longitudinal Survey of Youth 1979, we estimate group-based developmental trajectories to investigate whether the association between educational assortative mating and wives’ income trajectories varies by race/ethnicity. The presence, prevalence, and shapes of prototypical long-term income trajectories vary markedly across racial/ethnic groups. Whites are more likely than Blacks and Hispanics to follow income trajectories consistent with a traditional gender division of labor. The association between educational assortative mating is also stronger for Whites than for Blacks and Hispanics. White wives in educationally hypogamous unions make the greatest contribution to the couple’s total income, followed by those in homogamous and hypergamous unions. Black and Hispanic wives in hypogamous unions are less likely than their peers in other unions to be secondary earners. These findings underscore the need for studies of the consequences of educational assortative mating to pay closer attention to heterogeneity across and within racial/ethnic groups.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».