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Enregistrement W4283514062 · doi:10.47678/cjhe.v52i1.189265

Higher Education and the Marriage Market: Educational Attainment, Educational Homogamy, and Inequality

2022· article· en· W4283514062 sur OpenAlexaffvenue
Lesley Andres

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Higher Education · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueFamily Dynamics and Relationships
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAssortative matingEducational attainmentInequalityDemographic economicsDescriptive statisticsPsychologyFamily incomeSociologyEconomicsDemographyEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this article is to examine if educational homogamy patterns are associated intergenerationally, the extent to which today’s couples are homogamous, and how this translates into levels of family income and financial and overall well-being. To examine these relationships, 28 years of longitudinal data from the British Columbia Paths on Life’s Way project are employed. First, changes in marital status, educational completion, and homogamy are examined with the goal of defining these constructs more precisely. Through descriptive statistics, the relationship between educational attainment and related homogamy levels of Paths respondents and their parents is established. Then, the technique of correspondence analysis is used to determine the relationship between assortative mating and the nature and extent of inequality experienced by Paths respondents. Findings reveal that educational homogamy and its intergenerational associations exist and the extent to which it exacerbates inequality in terms of family income levels, contributions to registered investment plans, and physical, mental, and financial well-being in the sample. The findings of this article highlight the value of a post-secondary education in relation to marriage strategies, and the reproduction of inequalities.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,600
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 GPT0,298
Écart entre enseignants0,279 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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