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Enregistrement W646211846 · doi:10.22610/jebs.v4i6.332

On Governance and the Demographic Transition

2012· article· en· W646211846 sur OpenAlexafffund
Flaubert Mbiekop

Notice bibliographique

RevueJournal of Economics and Behavioral Studies · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender, Labor, and Family Dynamics
Établissements canadiensInternational Development Research Centre
Organismes subventionnairesGlobal Development NetworkDalhousie University
Mots-clésConsumption (sociology)EconomicsVotingFertilityUnemploymentInvestment (military)Overlapping generations modelQuality (philosophy)Corporate governanceControl (management)Labour economicsPublic economicsEconomic growthFinancePopulationPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It is now conventional wisdom that institutions shape household fertility choices, especially in developing countries. However, deeper insights into the mechanisms at play are still needed. This paper develops a game-theoretical framework with a simple overlapping-generations model to show how a typical household may come to prefer bearing and raising numerous children as a savings scheme for retirement and not rely on conventional outlets for saving when facing weak institutions. On the one hand weak institutions increase the risk that individuals may lose their savings if relying on conventional outlets. On the other hand, childbearing as an investment/savings scheme carries with it the risk that disguised or complete unemployment may prevent grown children from providing the expected old-age financial support. The typical household thus trades off between both types of risks, yet with more control in the latter case, as the likelihood of unemployment can be reduced by carefully selecting a child quality-quantity strategy. Mild conditions are sufficient to show that sound institutions induce less fertility and foster private saving and oldage consumption. A simple voting experiment unveils a tricky socio- economic dynamics whereby wealthier households may have stakes supporting weak institutions.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,054
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,254 · 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'étudeSans objet
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
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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