Notice bibliographique
Résumé
My dissertation consists of three chapters in the area of labor economics. The first chapter, written jointly with Derek Stacey, develops a methodology to estimate occupation-specific multidimensional skill measures that exploit variation in both wages and multidimensional skill ratings. The resulting skill measures use a common interval scale (log wage units), which allows for straightforward comparisons across occupations, aggregation across skills, and interpretation of the various components of each occupation’s skill portfolio. The second chapter uses these skill measures to investigate the role multidimensional skills can play in explaining the gender wage gap. I find that different types of non-manual skill are remunerated to men and women at different rates. More specifically, women are paid more for their literacy skills, while men are paid more for their cognitive skills. I then show this skill-based wage gap is primarily borne by differences in the returns to skills as opposed to differences in occupation selection. The third chapter uses the multidimensional skill measures to analyze the relationship between worker skills and occupation skill requirements, with a focus on skill mismatch. Using data from the NLSY, I first document patterns on skill mismatch in workers’ initial jobs that suggest workers, on average, are not in occupations that primarily use their comparative skill advantage. As workers gain experience they, on average, do not correct this initial skill mismatch by transitioning occupations. Two possible explanations for this skill immobility is that workers are involuntarily constrained or, due to skill accumulation, are rationally staying in an initial mismatch. To explain observed skill immobility, I develop a model of occupational choice with heterogeneous worker skills, matching frictions, and skill accumulation where occupations differ in their skill intensities. The model is calibrated to match occupational skill requirements and is used to decompose worker mismatch into voluntary and involuntary mismatch. I find a quarter of end of career mismatches can be attributed to workers whose inherent skills have transformed to match their initial mismatch occupation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,058 | 0,013 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».