Discrimination towards Youth in Goods and Services Markets: Evidence from Field Experiments in France
Notice bibliographique
Résumé
In this study, we carried out seven distinct and independent rounds of correspondence tests to detect discriminatory behavior in domains and markets in France that have not previously been subjected to much investigation in the literature. The study areas included: purchasing a used car; purchasing an auto insurance policy; applying for a car loan; purchasing supplemental health insurance; enrolling in an adult training program; purchasing an existing small business; and renting vacation accommodations. Access to these items and services are associated with either potential pathways to a middle-class job or hallmarks of a middle-class living standard. We seek to discern evidence of discriminatory behavior according to the criteria of age, gender, ethnic origin, and the reputation of the neighborhood of residence (advantaged or disadvantaged). We discern statistically significant patterns in our observed statistical outcome (callback rates) in all seven markets, which we interpret as possibly indicative of discriminatory behavior; however, the criteria, the magnitudes, and the signs differ from one market to another. One finding is that differential treatment based on ethnicity and the reputation of the neighborhood (i.e., neutral or disadvantaged) might not be as systematic and mutually reinforcing as they are frequently perceived to be in the domains of labor and housing markets.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».