Why Are So Many U.S. Mothers Becoming Their Family's Primary Economic Support?
Notice bibliographique
Résumé
Although the growing prevalence of primary-earning mothers is well established, this article uses 1996 and 2014 Survey of Income and Program Participation data to show U.S. mothers' rate of transition to primary-earner status increased by nearly 50% over the observed period. The rate of transition to primary earning predominantly increased among mothers with some college experience and mothers racialized as White, largely catching up to the rate among mothers identifying as Black. A decomposition analysis determined that relationship instability in marital and cohabiting relationships accounts for less than 20% of the increased transition rate, although somewhat more for Hispanic mothers. Roughly 75% of the growth in maternal primary-earning spells was attributed to situations in which the mother's earnings increased in isolation or, for mothers with a partner, often paired with a decrease in the partner's earnings. This latter circumstance was particularly the case for mothers identifying as Black or Asian. Findings show that most of the growth in mothers becoming primary earners from the mid-1990s to the mid-2010s occurred not because mothers experienced more household economic changes (frequency), but because household economic changes often increased mothers' relative financial contributions (impact). The impact component accounted for the entire increased transition rate across mothers' educational attainment and racial and ethnic identity.
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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 ».