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Enregistrement W4380480447 · doi:10.1111/padr.12562

The US Council of Economic Advisers on Changing Female Labor Force Participation

2023· article· en· W4380480447 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevuePopulation and Development Review · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender, Labor, and Family Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLabour economicsBusinessEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Population and Development ReviewEarly View DOCUMENTS The US Council of Economic Advisers on Changing Female Labor Force Participation First published: 13 June 2023 https://doi.org/10.1111/padr.12562Read the full textAboutPDF ToolsRequest permissionExport citationAdd to favoritesTrack citation ShareShare Give accessShare full text accessShare full-text accessPlease review our Terms and Conditions of Use and check box below to share full-text version of article.I have read and accept the Wiley Online Library Terms and Conditions of UseShareable LinkUse the link below to share a full-text version of this article with your friends and colleagues. Learn more.Copy URL References Abraham, K., and M. Kearney. 2020. “Examining the Decline in the U.S. Employment-to-Population Ratio: A Review of the Evidence.” Journal of Economic Literature 58(3): 585– 643. https://doi.org/10.1257/jel.20191480 Baker, M., J. Gruber, and K. Milligan. 2008. “Universal Child Care, Maternal Labor Supply, and Family Well-Being.” Journal of Political Economy 116(4): 709– 745. https://doi.org/10.1086/591908 Black, S., D. Schanzenbach, and A. Breitwieser. 2017. “ The Recent Decline in Women's Labor Force Participation.” Hamilton Project. https://www.brookings.edu/wp-content/uploads/2017/10/es_10192017_decline_womens_labor_force_participation_blackschanzenbach.pdf. Blau, F., and L. Kahn. 2013. “Female Labor Supply: Why Is the United States Falling Behind?” American Economic Review 103(3): 251– 256. https://doi.org/10.1257/aer.103.3.251 BLS (U.S. Bureau of Labor Statistics). 2019. “ Number and Percent of Eldercare Providers Who Were Parents of Household Children Under Age 18 by Sex and Selected Characteristics, Averages for the Combined Years 2017–2018.” https://www.bls.gov/news.release/elcare.t09.htm. BLS (U.S. Bureau of Labor Statistics). 2022. “ Employee Benefits in the United States.” https://www.bls.gov/ncs/ebs/benefits/2022/home.him. Council of Economic Advisers. 2015. Economic Report of the President. https://www.whitehouse.gov/wp-content/uploads/2021/07/2015-ERP.pdf. Gelbach, J. 2002. “Public Schooling for Young Children and Maternal Labor Supply.” American Economic Review 92(1): 307– 322. https://doi.org/10.1257/0002828.02760015748 Goldin, C. 2006. “The Quiet Revolution That Transformed Women's Employment, Education, and Family.” AEA Papers and Proceedings, 1– 21, https://scholar.harvard.edu/files/goldin/files/the_quiet_revolution_that_transformed_womens_employment_education_and_family.pdf. Haeck, C., P. Lefebvre, and P. Merrigan. 2015. “Canadian Evidence on Ten Years of Universal Preschool Policies: The Good and the Bad.” Labour Economics, 36: 137– 157. https://doi.org/10.1016/j.labeco.2015.05.002 Maiello, M. 2017. “ Diagnosing William Baumol's Cost Disease.” Chicago Booth Review. https://www.chicagobooth.edu/review/diagnosing-william-baumolscost-disease. Morrissey, T. 2017. “Child Care and Parent Labor Force Participation: A Review of the Research Literature.” Review of Economics of the Household 15(1): 1– 24. https://doi.org/10.1007/s11150-016-9331-3. National Partnership for Women and Families. 2022. “ State Paid Family and Medical Leave Insurance Laws.” https://www.nationalpartnership.org/our-work/resources/economic-justice/paid-leave/state-paid-family-leave-laws.pdf. OECD (Organization for Economic Cooperation and Development). 2019. “ Public Spending on Childcare and Early Education.” OECD Family Database. https://www.oecd.org/els/soc/PF3_1_Public_spending_on_childcare_and_early_education.pdf. OECD (Organization for Economic Cooperation and Development). 2022. “ LFS by Sex and Age: Indicators.” https://stats.oecd.org/index.aspx?r=967539#. Shen, K. 2021. “ Who Benefits from Public Financing of Home Care for Low-Income Seniors?” Working paper, Harvard University. https://scholar.harvard.edu/files/kshen/files/caregivers.pdf. Siminski, P., and R. Yetsenga. 2022. “Specialization, Comparative Advantage, and the Sexual Division of Labor.” Journal of Labor Economics 40(4): https://doi.org/10.1086/718430. Ziliak, J. 2014. “ Supporting Low-Income Workers through Refundable Child-Care Credits.” Brookings Institution. https://www.brookings.edu/research/supporting-low-income-workers-through-refundable-child-care-credits/. Early ViewOnline Version of Record before inclusion in an issue ReferencesRelatedInformation

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Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,029
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,071
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,058
Score d'incertitude au seuil0,156

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0290,071
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0130,021
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0060,004
Science ouverte0,0040,003
Intégrité de la recherche0,0070,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0430,019

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 Opus0,093
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,250 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2023
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