Who Cares? Unpaid Labor, Human Capital and Inequality In India
Notice bibliographique
Résumé
India’s hidden economy with unpaid care, childcare, eldercare and any household maintenance is what shapes human capital formation yet continues to remain invisible in national statistics. This paper describes the tension between the static neoclassical view where households outsource care to minimize private costs and the feminist critique which emphasizes care work’s foundational role and the inequalities it reinforces. Using India’s 2014 female-to-male ratio of unpaid care work and the 2019- 20 Time Use Survey, we are able to document that the poorest households shoulder on average 53.9 more minutes of unpaid care per day than the richest households. Afterwards, the paper develops a simple two-period model where period-1 care inputs determine period-2 human capital, that helps show that neglecting the feedback of care can have a consequence of socially mediocre outcomes. Finally, it highlights policy interventions that include paid stipends, expanded public early childhood services and conditional cash transfers that all serve to realign the private incentives of individuals with long term efficiency in mind. The framework of the paper highlights how integrating feminist concerns into a much more dynamic neoclassical model now can guide policies to value and redistribute care and ultimately narrow international inequality.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».